- Поисковые системы
- Практика оптимизации
- Трафик для сайтов
- Монетизация сайтов
- Сайтостроение
- Социальный Маркетинг
- Общение профессионалов
- Биржа и продажа
- Финансовые объявления
- Работа на постоянной основе
- Сайты - покупка, продажа
- Соцсети: страницы, группы, приложения
- Сайты без доменов
- Трафик, тизерная и баннерная реклама
- Продажа, оценка, регистрация доменов
- Ссылки - обмен, покупка, продажа
- Программы и скрипты
- Размещение статей
- Инфопродукты
- Прочие цифровые товары
- Работа и услуги для вебмастера
- Оптимизация, продвижение и аудит
- Ведение рекламных кампаний
- Услуги в области SMM
- Программирование
- Администрирование серверов и сайтов
- Прокси, ВПН, анонимайзеры, IP
- Платное обучение, вебинары
- Регистрация в каталогах
- Копирайтинг, переводы
- Дизайн
- Usability: консультации и аудит
- Изготовление сайтов
- Наполнение сайтов
- Прочие услуги
- Не про работу
В 2023 году 36,9% всех DDoS-атак пришлось на сферу финансов
А 24,9% – на сегмент электронной коммерции
Оксана Мамчуева
Переиграть и победить: как анализировать конкурентов для продвижения сайта
С помощью Ahrefs
Александр Шестаков
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий
Я не обсуждаю, интересуюсь. Вижу регулярно удаление постов без нарушения правил, но которые раскрывают вопрос с фактурой.
Мыши плакали, кололись, но продолжали грызть кактус =)))
Очень ржачная тема. Читаю и понимаю, что 90% комментаторов живёт еще в каменном ИИ веке, не понимают и не хотят разбираться в новых технологиях и возможностях, которые уже сейчас крышу сносят.
В каких технологиях? С гитхаба собирать код через ИИ? =)))
Использую дипсик для некоторых задач, но, по факту, если сам "не в теме", не имеешь навыков программирования и в целом знаний как это должно работать - на выходе получается иногда рабочий, но дико сырой и кривой продукт. Он легко может делать повторные функции, которые уже есть, ошибаться и т.д. По сути, еще первая выдача у ИИ более-менее норм и ее можно применять, но дальше, при любой попытке доработки или правки ошибок начинается наслоение проблем. В целом, для мелких задач и каких-то простых штук - дело полезное, опять же, может помочь быстро вкатиться в какой-нить фреймворк или апи. Но дальше, если сам не знаешь и не умеешь - по результату получается жуть на костылях. Ну и ограничение листинга, рано или поздно он завершает текущий чат и чтобы продолжить - нужно начинать новый, заново объяснять, скармливать код и т.д, что опять быстро выбирает лимит и привет. В общем, несомненно полезно, но ждать от него "нажал кнопку и получил результат" - нет.
Квин китайский не забывает, но он хуже кодит. Можно чекать одного через другого.
В каких технологиях? С гитхаба собирать код через ИИ? =)))
"Хоспадееее...."
*звук закатывающихся глаз*
Вот честно, мне даже рассказывать и спорить о чём-то на этом форуме влом.
В Ai Студио на про - 20 запросов в день. При том лимит по токенам около миллиона. В день. Чтобы скормить один хоть что-то делающий проект, всё сожрётся. Ai студио - это вообще для тестов разработчиками интеграций, а не для работы в нём.
Ещё раз, человек написал про окно (ассистента). Это же из контекста очевидно. Любой мало мальский Ai для разработки - это интеграция с IDE. Ну просто потому что иначе никак. Иначе тебе разработка встанет в 10 раз дороже программиста и с косяками в 10 раз больше.
Я про API. А так, мелкими задачами можно в Джеминэй баловаться, а крупным Студио сожрёт быстро всё.
Как бы это ни звучало странно, я дал довольно сложную задачу - сделать браузерную игру с процедурной генерацией всего окружения, с шейдерами лучами и прочим. Qwen 3 Coder, Gemini, GPT-5 и локальная версия Qwen 3 Coder 30b. Не знаю, как так вышло, но локальная версия Qwen 3 Coder 30b выдала самый лучший и полностью рабочий вариант. Как такое возможно, что локальная модель с меньшим количеством параметров превзошла гигантов в моем случае, я пока не очень понимаю 🧐.
Ресурсы? ) Чтобы с Джемини максимум выжать, нужно у них кластер арендовать за 2.7к/месяц. )
Ресурсы? ) Чтобы с Джемини максимум выжать, нужно у них кластер арендовать за 2.7к/месяц. )
локальная модель с меньшим количеством параметров превзошла гигантов в моем случае, я пока не очень понимаю
Думаю, что у "гигантов" миллионы пользователей, под каждого из которых не выделяют полную мощность своих ресурсов. Нужен баланс между скоростью и качеством ответа, иначе несколько таких, как у Вас запросов, положат на лопатки всю инфраструктуру.
Модель умней, но вероятно, её искусственно душат в угоду производительности.
Думаю, что у "гигантов" миллионы пользователей, под каждого из которых не выделяют полную мощность своих ресурсов. Нужен баланс между скоростью и качеством ответа, иначе несколько таких, как у Вас запросов, положат на лопатки всю инфраструктуру.
Модель умней, но вероятно, её искусственно душат в угоду производительности.
Собственно, выше написал. Гугл отдаёт кластер целиком за 2.7к/месяц. Там только ты с непорезанной AI. Проблема в том, что подходит как раз только для сложного, т.к. пауза на генерации всё равно есть (секундный, минутный и почасовой). Т.е. условно генерить фотки ты на нём не сможешь нонстоп.
Мда… 😅 Если локальный Qwen 3 Coder 30b будет постоянно молотить 24/7 в течение месяца, то мой расход в этом случае составит не более 650 рублей в месяц. Конечно, на моем железе он работает как пенсионер, довольно медленно, но зато бесплатно (почти). Видеокарта, к сожалению, не совсем подходящая, все никак не раскошелюсь, точнее, жалко менять.
Слушай, ну я думаю Ультмэйт не даст в лимиты на Гравити уйти почти никогда. Как по мне, если человек прям кодер, то отдать пятнашку в месяц - это не проблема. Больше заработаешь / больше времени будет. Это для побаловаться, да, такое себе.
Если весь код в одном файле на 3000 строк — любой AI сломается. Разбивайте: один файл = одна задача. AI работает с отдельным файлом, не трогая остальные.
Вообще, я бы на первое место поставил не планирование, архитектуру и правильную последовательность работы с нейронкой (хотя это всё очень важно), а самое главное: тестирование.
Вот не так давно читаю очередной тг-мусор новостной: какие-то ребята решили проверить операционку, которую нейросеть создала (ну, как и 95% всего связанного с нейросетями - просто хайп). И оказалось, что там ничего не работает толком, вот ведь удивительно 😀
Все надо тестировать, проверять, разные данные вводить. По сути, как и со сделанным человеками: всегда есть ошибки.
И ошибки я бы разделил на 2 категории: это непосредственно ошибки при создании кода, когда изначально неправильно пишется. Но их исправить сравнительно легко. И вторая категория: это когда в одном месте исправили/изменили, а оно вызывается или берется еще в 10 других файлах. И если это не отследить вовремя, получится вроде бы симпатичный и продвинутый, но кривой продукт. Когда по одному файлу работаешь с ИИ - легко запутаться. А ошибки не всегда сразу видно в других местах.