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Hari
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Estoy empezando a acercarme a GPT-5, si puedes hacer que lo piense mucho, ¡es bastante bueno!
8 ago, 23:24
Mi impresión inicial de GPT-5 es que fue diseñado para competir con Gemini.
Parece ser un modelo de trabajo en lugar de un caballo de carreras.
2.5K
Probé 5 problemas matemáticos diferentes y fallé en los 5. Uno de los problemas estaba incluso en el conjunto de entrenamiento, y aún así falló.
Hace todo lo posible para encontrar un "patrón inductivo", pero no razona muy bien.
19 ago, 12:13
Tenía grandes esperanzas en Gemini Deep Think. Hoy le di un problema matemático al estilo de la Olimpiada, y funcionó mal.
Hizo una suposición incorrecta al principio del proceso y continuó por el camino equivocado.
1.88K
Irónicamente, vamos a ver un regreso a la tradición en las habilidades de CS.
Creo que las habilidades de CS más importantes ahora serán compiladores, infraestructura y seguridad.
¡Hay un meme sobre tomar una clase de CS y no poder construir una aplicación de pila completa al final! ¡Ya no más!
10 ago, 06:51
Sobre los LLMs escribiendo código:
- Invierte en tus sistemas de CI/CD. Piensa en cómo configurarías tus pipelines si tuvieras un equipo de ingeniería masivo. Ese es el nivel al que quieres aspirar.
- Invierte en herramientas automatizadas, especialmente para la seguridad. Los equipos grandes hacen esto, pero a menudo ignoran la salida de estas herramientas. Los LLMs pueden ayudar a clasificar la salida.
- Opta por un stack tecnológico popular con toneladas de datos de entrenamiento públicos. Estos recibirán mejor soporte de modelo. Como React, Tailwind, Postgres, Typescript, AWS, etc.
4.47K
Irónicamente, vamos a ver un regreso a lo tradicional para las habilidades de CS.
Creo que las habilidades de CS más importantes ahora serán compiladores, infraestructura y seguridad.
Hay un meme sobre tomar una clase de CS y no poder construir una aplicación de pila completa al final. ¡Ya no más!
10 ago, 06:51
Sobre los LLMs escribiendo código:
- Invierte en tus sistemas de CI/CD. Piensa en cómo configurarías tus pipelines si tuvieras un equipo de ingeniería masivo. Ese es el nivel al que quieres aspirar.
- Invierte en herramientas automatizadas, especialmente para la seguridad. Los equipos grandes hacen esto, pero a menudo ignoran la salida de estas herramientas. Los LLMs pueden ayudar a clasificar la salida.
- Opta por un stack tecnológico popular con toneladas de datos de entrenamiento públicos. Estos recibirán mejor soporte de modelo. Como React, Tailwind, Postgres, Typescript, AWS, etc.
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Sobre los LLMs escribiendo código:
- Invierte en tus sistemas de CI/CD. Piensa en cómo configurarías tus pipelines si tuvieras un equipo de ingeniería masivo. Ese es el nivel al que quieres aspirar.
- Invierte en herramientas automatizadas, especialmente para la seguridad. Los equipos grandes hacen esto, pero a menudo ignoran la salida de estas herramientas. Los LLMs pueden ayudar a clasificar la salida.
- Opta por un stack tecnológico popular con toneladas de datos de entrenamiento públicos. Estos recibirán mejor soporte de modelo. Como React, Tailwind, Postgres, Typescript, AWS, etc.
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