en
Feedback
partially unsupervised

partially unsupervised

Open in Telegram

@arsenyinfo пишет про software engineering и machine learning

Show more
Russia68 032The category is not specified
9 631
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
+2530 days

Data loading in progress...

Tags Cloud
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+23
in 0 channels
May '26
+61
in 1 channels
Get PRO
April '26
+71
in 4 channels
Get PRO
March '26
+110
in 4 channels
Get PRO
February '26
+94
in 2 channels
Get PRO
January '26
+76
in 2 channels
Get PRO
December '25
+222
in 2 channels
Get PRO
November '25
+59
in 3 channels
Get PRO
October '25
+84
in 3 channels
Get PRO
September '25
+208
in 9 channels
Get PRO
August '25
+167
in 3 channels
Get PRO
July '25
+457
in 9 channels
Get PRO
June '25
+224
in 6 channels
Get PRO
May '25
+350
in 5 channels
Get PRO
April '25
+456
in 10 channels
Get PRO
March '25
+140
in 4 channels
Get PRO
February '25
+179
in 4 channels
Get PRO
January '25
+266
in 10 channels
Get PRO
December '24
+59
in 4 channels
Get PRO
November '24
+62
in 0 channels
Get PRO
October '24
+102
in 1 channels
Get PRO
September '24
+160
in 4 channels
Get PRO
August '24
+134
in 0 channels
Get PRO
July '24
+730
in 2 channels
Get PRO
June '24
+76
in 1 channels
Get PRO
May '24
+145
in 3 channels
Get PRO
April '24
+88
in 1 channels
Get PRO
March '24
+140
in 3 channels
Get PRO
February '24
+266
in 3 channels
Get PRO
January '24
+297
in 0 channels
Get PRO
December '23
+106
in 1 channels
Get PRO
November '23
+90
in 1 channels
Get PRO
October '23
+93
in 0 channels
Get PRO
September '23
+145
in 0 channels
Get PRO
August '23
+197
in 0 channels
Get PRO
July '23
+264
in 0 channels
Get PRO
June '23
+165
in 0 channels
Get PRO
May '23
+1 601
in 0 channels
Get PRO
April '23
+246
in 0 channels
Get PRO
March '23
+217
in 0 channels
Get PRO
February '23
+75
in 0 channels
Get PRO
January '23
+73
in 0 channels
Get PRO
December '22
+130
in 0 channels
Get PRO
November '22
+47
in 0 channels
Get PRO
October '22
+37
in 0 channels
Get PRO
September '22
+60
in 0 channels
Get PRO
August '22
+182
in 0 channels
Get PRO
July '22
+72
in 0 channels
Get PRO
June '22
+147
in 0 channels
Get PRO
May '22
+326
in 0 channels
Get PRO
April '22
+386
in 0 channels
Get PRO
March '22
+91
in 0 channels
Get PRO
February '22
+861
in 0 channels
Get PRO
January '22
+68
in 0 channels
Get PRO
December '21
+171
in 0 channels
Get PRO
November '21
+77
in 0 channels
Get PRO
October '21
+71
in 0 channels
Get PRO
September '21
+112
in 0 channels
Get PRO
August '21
+292
in 0 channels
Get PRO
July '21
+38
in 0 channels
Get PRO
June '21
+75
in 0 channels
Get PRO
May '21
+11
in 0 channels
Get PRO
April '21
+40
in 0 channels
Get PRO
March '21
+25
in 0 channels
Get PRO
February '21
+11
in 0 channels
Get PRO
January '21
+21
in 0 channels
Get PRO
December '20
+773
in 0 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
11 June0
10 June+1
09 June+3
08 June+1
07 June+2
06 June+2
05 June+3
04 June+1
03 June+5
02 June+2
01 June+3
Channel Posts
Личный карьерный апдейт: третью неделю работаю в archestra.ai, моя задача - тащить современный агентский слой в широком смысле слова. Иными словами, вернулся к позиции "писать в меру экспериментальный опенсорс за деньги". Снова работать в команде из семи человек после недолгого захода в бигтех - кайф. Archestra - security-first инфра платформа для агентов. Запустить openclaw-like агента локально несложно, особенно в YOLO режиме; раскатить на большую организацию - совсем не тривиально. Для больших ребят есть enterprise лицензия, forward deployed engineers и все такое; для энтузиастов и компаний поменьше есть опенсорсная репа, которую можно развернуть в любом кластере. Как я люблю шутить, моя главная роль в любом стартапе - это привлекать удачу, например, вот этот $10M series A, к которому я, конечно, отношения не имею. Зато теперь мне официально не придется ограничивать себя в токенмаксинге.

2
Многие из вас видели заголовок Rewrite Bun in Rust has been merged или, возможно, читали пересказы в популярных каналах (1, 2). Это сделанный агентом PR на 1 млн строк. Такие масштабы от меня далеки, но с похожими штуками я недавно ковырялся. Далеки - это в данном случае два порядка: получалось добиться успешной трансляции Typescript => Rust на 10к строк. Мои условия были в чем-то сложнее, чем в истории с Bun: тестовое покрытие значительно хуже, и волшебного Mythos у меня тоже не было, только Opus 4.6, GPT 5.4 и готовность сжигать миллионы токенов в дебатах между ними (как у nitpicker). Этот эксперимент TS=>Rust не заработал с первой попытки, но ломался исключительно на границах - например, не идеально совпадали env var для докерфайла. Тот же харнесс пробовали применить и для более сложной/масштабной задачи, и там one shot работал еще хуже, но в основном тоже из-за сложности в интеграции и нехватки специфического контекста. Там пришлось двигаться итеративно, и каждая такая итерация подсвечивала новые пробелы в контексте, несовершенство тестов и бенчмарков. В случае Bun отдельный вектор критики в том, что в Rust ветке примерно 10к вхождений unsafe в 700 файлах - "какой же это раст???". Не вижу в этом серьезной проблемы. Наверняка в этой миграции частью дизайна было "переносим все как есть строка в строку, а потом уже оптимизируем. Какое-то количество unsafe кода в рантайме практически неизбежно, и это окей - идиоматичный стиль не запрещает unsafe, а только рекомендует использовать его компактно, обернув в безопасный интерфейсы. Принцип make it work, make it right, make it fast никто не отменял, и снизить количество этих unsafe кусков тем же харнессом с моего дивана не представляется проблемой. Rust was accidentally designed for AI-assisted development 10 years before anyone knew that mattered. И сложно представить, что может изменить эту траекторию.
6 249
3
Наблюдая одним глазом за внедрением кодинг агентов на разных уровнях в разных компаниях, я не могу ответить на один вопрос: зачем топ-менеджеры поддерживают (а иногда и форсят) политику, что менеджеры теперь всерьез должны коммитить код. Не тимлиды, а настоящие менеджеры менеджеров, часто директора и выше. Не только прототипы на коленке, но и прямо в основные репозитории. На реддите воют, что такие директорские пуллреквесты в лучшем случае бесполезны. Типичный директор и так не страдает от безделия, у него есть возможность мультипликативно усилить свою команду. И даже самые умные из них обычно знают кишки проектов хуже рядовых разработчиков. Агенты - великие уравнители; и директор, и L4 гребец будут промптить примерно одинаково, только инженер, будучи в контексте проекта, с большей вероятностью отловит слоп до попадания в прод. Я понимаю, что вайбкодить - особенно в первое время - может быть тупо интересно. Но где тут рациональное зерно, зачем делать из дорогих менеджеров посредственных IC? Пожалуйста, расскажите в комментариях, чего я не понимаю - не готов поверить, что на волне хайпа экзеки просто слетают с катушек.
8 063
4
Мне недавно написал Макс (ресерчер в tessl.io и автор канала @max_dot_sh) и спросил, планирую ли я что-то добавлять в nitpicker. Так я узнал про третью компанию, в которой инженеры всерьез используют мою поделку. Удачное совпадение: как раз на прошлой неделе добрался катнуть несколько изменений. Во-первых, включил режим debate по умолчанию и подкрутил промпты, чтобы максимизировать adversarial аспект. Ожидаемо все стало еще медленнее. Во-вторых, попробовав гонять nitpicker на больших проектах целиком вместо мелких пулл реквестов, я уткнулся в ограничения контекста: агент легко мог выжрать 200к+ токенов и упасть. Так что я добавил поддержку субагентов и сжатие контекста после отсечки. По совпадению, субагентов я добавил к релизу Kimi 2.6, которая специально обучена на активное их использование. Правда, еще Kimi регулярно заикалась, пытаясь вызывать одинаковые тулы по кругу, пришлось обмазывать костылями про loop detection. В итоге машинка может сжечь под миллион токенов и 20 минут на ревью пулл реквеста на 500 строк, что вроде бы долго и дорого. С другой стороны, я проверил на нескольких настоящих живых проектах, и везде нашел какие-то пусть и не критичные, но достойные внимания баги или уязвимости. Люксовые конфиги типа opus 4.7 + gpt 5.5 работают лучше, но и на доступных китайских open weights моделях типа Kimi + GLM результат не полный слоп. Это все еще вайбчек, а не бенчмарк - надеюсь как-нибудь найти время и померять системно.
0
5
Когда-то я писал про вакансию DL инженера у моих старых корешей из GRAI.fm🎵. Прошло 10 месяцев, и ребята пришли ко мне снова. Они подняли жирный seed раунд, и теперь им нужен еще один могучий ресерч инженер, чтобы обмазываться статьями про аудио и доводить их до продукта. На самом деле инженерный вакансий больше - например, нужен и человек про датку и MLOps. Их СТО утверждает, что лучшие люди в их команду пришли именно из моего канала, так что не подведите и в этот раз, дорогие подписчики.
0
6
Семь лет назад я занимался AR примеркой обуви. Однажды к нам пришел один из VC партнеров и спросил: "а почему у вас в приложении нет allbirds? В Долине все только их и носят". Процедура добавления новой модели предполагала покупку физической пары, потом их сканировали, делали фотограмметрию, а результат доводили до ума руками. Так на полке со скопившейся обувью осталась пара allbirds ровно моего размера, и при увольнении мне ее подарили. С тех пор я стоптал пар пять этих прекрасных кроссовок разных цветов, они подходили мне идеально. И вот эпоха ушла: allbirds официально переключаются с обуви на GPU инфраструктуру. Раньше мы нагружали видеокарты, чтобы рендерить их кроссовки, теперь они сами будут продавать GPU-часы.
0
7
Слово harness стало резко популярным в моем пузыре (кстати, отличный глубокий обзор про то, что это вообще такое и зачем). И когда из single agent подходов стало тяжелее выжимать заметный буст, все стали смотреть на мультиагентные конфигурации. Я и сам немного экспериментирую с переменным успехом (первая выжившая версия едва ли была полезнее обычного клодкода, nitpicker - тоже один из экспериментов; остальное в закрытой репе, но идейно близко к этому свежему посту от Anthropic). Есть направление про agentic swarms / teams, в котором агенты как-то сотрудничают, делегируют, наделяются разными ролями и вообще ведут себя антропоморфно. Некоторые проекты из этой категории удивительно кринжовые, например, Gastown - не хватало еще, чтобы агенты собирались в гильдии и ходили в рейды. Есть направление, в котором тонкое взаимодействие заменяется брутфорсом, циклами и умеренно наивной валидацией: это и моментально ставший классическим эксперимент про компилятор C от Антропика, и подходы на базе Ralph Loop. Дорогие агенты, делайте что хотите, но будете перемножать матрицы, пока тесты и AI ревью не пройдут. Мне интутивно кажется, что второй подход ближе к прикладному применению. Все эти антропоморфные идеи и ролевой скевоморфизм чем-то напоминают попытки улучшать современные нейросети, отталкиваясь от строения синапсов. Я предпочитаю map reduce как дефолтный подход к параллелизации, а не заклинания "этот агент будет вести себя как senior frontend developer, а этот - staff UX designer". Люди вынуждены делиться по компетенциям, потому что у нас недостаточно общего претрейна. У агентов он есть, потому их нужно структурировать в графы по данным / задачам, а не по человекочитаемым тайтлам. С другой стороны, Anthropic сделал свои teams отчасти антропоморфными. Китайские open weight провайдеры тоже вкручивают agent teams нативно в обучение (см kimi 2.5, minimax 2.7). И несмотря на то, что существующие claude agent teams никому пока не нравятся, победит, конечно, тот подход, который затюнят на посттрейне. Повторюсь: we can't fight gradient descent.
0