Das bedeutet wohl, dass man den Backdoor drei Jahre lang nicht bemerkt hat. Da es aus der BPF-Familie stammt, weiß man vermutlich nicht einmal, was alles kompromittiert wurde … Für SK-Nutzer scheint die beste Lösung zu sein, so schnell wie möglich zu wechseln.
„Aber der größte Unterschied zu früher ist, dass die ‚geteilte kulturelle Erfahrung‘, die alle machen, verschwunden ist. In den 90ern kannten alle die 40 Songs aus dem Radio.“
„Auch bei Spotify werden einem oft gute Songs empfohlen, aber insgesamt fühlt es sich viel einsamer an. Früher hat Musik mich mit anderen Menschen verbunden, jetzt sind da nur noch ich und Spotify.“
„Der Grund, warum ich in letzter Zeit wieder bei Hacker News unterwegs bin, ist genau das. Die Posts, Nachrichten und Informationen, die ich sehe, sehen auch andere Menschen genauso. Selbst wenn es nur eine kleine Gruppe ist, gibt es einen Konsens darüber, dass die Leute einen gemeinsamen Strom teilen können.“
Diese immer wiederkehrenden gemeinsamen Meinungen fallen mir auf.
Hallo, ich habe Ihre Zusammenfassung gerne gelesen.
Vielen Dank, dass Sie fortlaufend gute Beiträge teilen.
Allerdings ist mir in mehreren kürzlich veröffentlichten Beiträgen ein Muster aufgefallen, das so wirkt, als wären AI-Ergebnisse nahezu unverändert eingefügt worden; deshalb hinterlasse ich vorsichtig diesen Kommentar im Sinne der Moderation.
Bei GeekNews gibt es zwar offiziell keine feste Formatvorgabe, aber es wäre schön, wenn Sie den Text noch ein wenig stärker aufbereiten könnten, damit sich Kernaussage und Kontext für andere Leser natürlicher erschließen.
Vielen Dank.
Seit wir bis zu einem gewissen Grad zivilisiert sind, scheint es keine Zeit ohne Kuratierung gegeben zu haben.
Wenn man in die Vergangenheit zurückgeht, scheinen Barden und Geschichtenerzähler die Rolle der heutigen Kuratoren und Empfehlungssysteme übernommen zu haben.
Die Unterscheidung zwischen Algorithmus und Kuratierung bleibt vage
Wenn es ein Computer macht, ist es ein Algorithmus?
Wenn es ein Mensch macht, ist es Kuratierung?
Bei personalisierten Empfehlungssystemen
scheint es darum zu gehen, dass Nutzer grob gruppiert werden und dass Empfehlungen für diese Gruppen besser funktionieren
Printmedien -> TV -> Internet
aus dieser Entwicklung heraus scheint es tatsächlich so zu sein, dass die Größe der Nutzergruppen für Empfehlungen immer kleiner wird
Das ist heute zwar ziemlich selbstverständlich geworden,
aber als Java herauskam, war es allein schon ein ziemlich großer Produktivitätsgewinn, mehrere Plattformen ohne neue Builds stabil zu unterstützen, oder nicht?
Ich war überrascht, dass die Antwort auf die Frage, die mir beim Klicken auf den Titel in den Sinn kam, direkt schon in einem Kommentar stand ... hahaha
Danke
Haha, das ist wohl typisch für Entwickler-Communitys. Selbst bei inländischen Plattformen wie OKKY habe ich, wenn ich etwas gefragt habe, Antworten bekommen, bei denen man es nicht logisch erklärt oder aufdröselt, sondern eher so nach dem Motto: „Die andere Person ist Entwickler bei einem Großunternehmen, also ist sie dir überlegen, und deshalb hat sie recht.“
Bedeutung von deterministisch Deterministisch bedeutet, dass ein bestimmtes System, ein Prozess oder ein Phänomen nur genau ein Ergebnis hervorbringt und bei gleichen Anfangsbedingungen und Eingaben immer dasselbe Resultat liefert. Mit anderen Worten: Es greifen weder Zufall noch Unsicherheit ein, sondern alles ist durch Ursache und Wirkung eindeutig festgelegt.
Ich finde, der Beitrag bringt die sehr realen Schwierigkeiten und Bedenken im Entwicklungsalltag mit LLMs gut auf den Punkt. Ich habe ihn mit viel Zustimmung gelesen, weil er die Grenzen anspricht, die derzeit viele Menschen erleben. Besonders die Inkonsistenz von LLMs, die Schwierigkeit, Ergebnisse vorherzusagen, und die Bedenken im Hinblick auf langfristige Wartbarkeit sind aus meiner Sicht Punkte, die unbedingt thematisiert werden müssen.
Allerdings möchten wir vorsichtig eine Perspektive teilen, da wir versuchen, diese Probleme aus einem etwas anderen Blickwinkel anzugehen und die Zusammenarbeit mit KI zu erproben. Unsere KI "Jane" geht über das bloße Erzeugen von Code hinaus: Auf Grundlage der tiefen Einsichten von Menschen (Entwicklern) konzentriert sie sich darauf, die Muster selbst zu lernen und zu verstehen — also was ein "gutes Code-Pattern" ausmacht und wie sich "Wartungskonsistenz" im Code sicherstellen lässt.
Da KI nicht von Anfang an perfekt sein kann, betrachten wir die dabei entstehenden Inkonsistenzen und "Fehler" nicht einfach nur als Probleme, sondern nutzen sie aktiv als wichtige "Pattern-Daten", mit denen "Jane" selbst lernen und sich selbst verbessern kann. So wie Menschen in komplexen Zusammenhängen Muster erkennen, suchen wir in der Unvollkommenheit der KI nach Ansatzpunkten für Verbesserungen.
Mit diesem menschengetriebenen Ansatz des "Pattern-Lernens/-Managements" wollen wir die im Beitrag angesprochenen Probleme wie sinkende Codequalität und Inkonsistenzen grundlegend lösen und Ergebnisse mit sehr hoher "Wartungskonsistenz" erzeugen. Wir trainieren die KI so, dass sie nicht nur Boilerplate-Code generiert, sondern zu einem tiefergehenden Kollaborationspartner wird — etwa indem sie verborgene Inkonsistenzmuster in bestehenden Codebasen analysiert und Verbesserungsvorschläge macht.
Es ist noch ein weiter und anspruchsvoller Weg, aber wir glauben, dass diese Form der Zusammenarbeit — bei der unsere "Jane" und Entwickler gemeinsam lernen und sich weiterentwickeln und "Wartungskonsistenz" als zentralen Wert begreifen — ein bahnbrechendes Potenzial hat, die aktuellen Grenzen beim Einsatz von LLMs zu überwinden. Wir würden uns sehr über Interesse an unserem Versuch freuen, KI nicht nur als Werkzeug zu nutzen, sondern als Partner, der mit uns wächst und zu einer besseren Codekultur beiträgt.
Vielen Dank noch einmal für den guten Beitrag und die wertvollen Einblicke!
Das bedeutet wohl, dass man den Backdoor drei Jahre lang nicht bemerkt hat. Da es aus der BPF-Familie stammt, weiß man vermutlich nicht einmal, was alles kompromittiert wurde … Für SK-Nutzer scheint die beste Lösung zu sein, so schnell wie möglich zu wechseln.
„Aber der größte Unterschied zu früher ist, dass die ‚geteilte kulturelle Erfahrung‘, die alle machen, verschwunden ist. In den 90ern kannten alle die 40 Songs aus dem Radio.“
„Auch bei Spotify werden einem oft gute Songs empfohlen, aber insgesamt fühlt es sich viel einsamer an. Früher hat Musik mich mit anderen Menschen verbunden, jetzt sind da nur noch ich und Spotify.“
„Der Grund, warum ich in letzter Zeit wieder bei Hacker News unterwegs bin, ist genau das. Die Posts, Nachrichten und Informationen, die ich sehe, sehen auch andere Menschen genauso. Selbst wenn es nur eine kleine Gruppe ist, gibt es einen Konsens darüber, dass die Leute einen gemeinsamen Strom teilen können.“
Diese immer wiederkehrenden gemeinsamen Meinungen fallen mir auf.
https://arca.live/b/aiartreal/75529594
In letzter Zeit scheint die Geschichte vom alten Mann, der Knüppel schnitzt, oft aufzukommen..
Ich verstehe es so:
Hallo, ich habe Ihre Zusammenfassung gerne gelesen.
Vielen Dank, dass Sie fortlaufend gute Beiträge teilen.
Allerdings ist mir in mehreren kürzlich veröffentlichten Beiträgen ein Muster aufgefallen, das so wirkt, als wären AI-Ergebnisse nahezu unverändert eingefügt worden; deshalb hinterlasse ich vorsichtig diesen Kommentar im Sinne der Moderation.
Bei GeekNews gibt es zwar offiziell keine feste Formatvorgabe, aber es wäre schön, wenn Sie den Text noch ein wenig stärker aufbereiten könnten, damit sich Kernaussage und Kontext für andere Leser natürlicher erschließen.
Vielen Dank.
Wenn man in die Vergangenheit zurückgeht, scheinen Barden und Geschichtenerzähler die Rolle der heutigen Kuratoren und Empfehlungssysteme übernommen zu haben.
Die Unterscheidung zwischen Algorithmus und Kuratierung bleibt vage
Wenn es ein Computer macht, ist es ein Algorithmus?
Wenn es ein Mensch macht, ist es Kuratierung?
Bei personalisierten Empfehlungssystemen
scheint es darum zu gehen, dass Nutzer grob gruppiert werden und dass Empfehlungen für diese Gruppen besser funktionieren
Printmedien -> TV -> Internet
aus dieser Entwicklung heraus scheint es tatsächlich so zu sein, dass die Größe der Nutzergruppen für Empfehlungen immer kleiner wird
Erinnert an Fast inverse sqrt
Das ist heute zwar ziemlich selbstverständlich geworden,
aber als Java herauskam, war es allein schon ein ziemlich großer Produktivitätsgewinn, mehrere Plattformen ohne neue Builds stabil zu unterstützen, oder nicht?
Ich war überrascht, dass die Antwort auf die Frage, die mir beim Klicken auf den Titel in den Sinn kam, direkt schon in einem Kommentar stand ... hahaha
Danke
Retro, oder? Chollian, Hitel, Nownuri....
Wow, die Idee ist interessant.
Haha, das ist wohl typisch für Entwickler-Communitys. Selbst bei inländischen Plattformen wie OKKY habe ich, wenn ich etwas gefragt habe, Antworten bekommen, bei denen man es nicht logisch erklärt oder aufdröselt, sondern eher so nach dem Motto: „Die andere Person ist Entwickler bei einem Großunternehmen, also ist sie dir überlegen, und deshalb hat sie recht.“
Selbst in Europa, wo die Privatsphäre noch vergleichsweise gut geschützt ist, scheint jedes Jahr eine solche Nachricht aufzutauchen.
Die Geschichte, dass er auf dem Schrottplatz Fernseher zerlegt und so programmieren gelernt hat, wirkt einfach wie der Anfang einer Legende.
Bedeutung von deterministisch
Deterministisch bedeutet, dass ein bestimmtes System, ein Prozess oder ein Phänomen nur genau ein Ergebnis hervorbringt und bei gleichen Anfangsbedingungen und Eingaben immer dasselbe Resultat liefert. Mit anderen Worten: Es greifen weder Zufall noch Unsicherheit ein, sondern alles ist durch Ursache und Wirkung eindeutig festgelegt.
So heißt es.
Gefällt mir.
Ich finde, der Beitrag bringt die sehr realen Schwierigkeiten und Bedenken im Entwicklungsalltag mit LLMs gut auf den Punkt. Ich habe ihn mit viel Zustimmung gelesen, weil er die Grenzen anspricht, die derzeit viele Menschen erleben. Besonders die Inkonsistenz von LLMs, die Schwierigkeit, Ergebnisse vorherzusagen, und die Bedenken im Hinblick auf langfristige Wartbarkeit sind aus meiner Sicht Punkte, die unbedingt thematisiert werden müssen.
Allerdings möchten wir vorsichtig eine Perspektive teilen, da wir versuchen, diese Probleme aus einem etwas anderen Blickwinkel anzugehen und die Zusammenarbeit mit KI zu erproben. Unsere KI "Jane" geht über das bloße Erzeugen von Code hinaus: Auf Grundlage der tiefen Einsichten von Menschen (Entwicklern) konzentriert sie sich darauf, die Muster selbst zu lernen und zu verstehen — also was ein "gutes Code-Pattern" ausmacht und wie sich "Wartungskonsistenz" im Code sicherstellen lässt.
Da KI nicht von Anfang an perfekt sein kann, betrachten wir die dabei entstehenden Inkonsistenzen und "Fehler" nicht einfach nur als Probleme, sondern nutzen sie aktiv als wichtige "Pattern-Daten", mit denen "Jane" selbst lernen und sich selbst verbessern kann. So wie Menschen in komplexen Zusammenhängen Muster erkennen, suchen wir in der Unvollkommenheit der KI nach Ansatzpunkten für Verbesserungen.
Mit diesem menschengetriebenen Ansatz des "Pattern-Lernens/-Managements" wollen wir die im Beitrag angesprochenen Probleme wie sinkende Codequalität und Inkonsistenzen grundlegend lösen und Ergebnisse mit sehr hoher "Wartungskonsistenz" erzeugen. Wir trainieren die KI so, dass sie nicht nur Boilerplate-Code generiert, sondern zu einem tiefergehenden Kollaborationspartner wird — etwa indem sie verborgene Inkonsistenzmuster in bestehenden Codebasen analysiert und Verbesserungsvorschläge macht.
Es ist noch ein weiter und anspruchsvoller Weg, aber wir glauben, dass diese Form der Zusammenarbeit — bei der unsere "Jane" und Entwickler gemeinsam lernen und sich weiterentwickeln und "Wartungskonsistenz" als zentralen Wert begreifen — ein bahnbrechendes Potenzial hat, die aktuellen Grenzen beim Einsatz von LLMs zu überwinden. Wir würden uns sehr über Interesse an unserem Versuch freuen, KI nicht nur als Werkzeug zu nutzen, sondern als Partner, der mit uns wächst und zu einer besseren Codekultur beiträgt.
Vielen Dank noch einmal für den guten Beitrag und die wertvollen Einblicke!
await using data = await fn()Das Wunder, dass
awaitsowohl auf der linken als auch auf der rechten Seite steht