Влияние искусственного интеллекта на экономику, рабочие процессы и языковое равенство в технологической сфере

XOR@xor_journalТехнологии и IT4 ноября 2026, 13:56
  • Фото поста канала XOR

Токсики первые пойдут на вылет из-за ИИ — считает создатель Ruby on Rails Дэвид Ханссон. По его словам, раньше компании были вынуждены терпеть разрабов со скверным характером ради их уникальных знаний и навыков. Но теперь час расплаты близок: ИИ-агенты уже выполняют многие задачи, для которых раньше требовались такие специалисты. Более того, в его компании команда уже полностью отказалась от написания кода вручную, а сам Ханссон за один месяц с помощью ИИ-агентов выдал 150 тысяч строк кода. Качаем софты, незаменимых нет 🥲 @xor_journal

  • 150
  • 56
  • 22
  • 12
  • 10
  • 5
  • 4
  • 2
  • 2

Похожие посты

Machinelearning@ai_machinelearning_big_dataТехнологии и IT3 ноября 2026
Влияние искусственного интеллекта на экономику, рабочие процессы и языковое равенство в технологической сфере
  • Фото поста канала Machinelearning

📌CLEAR измерила налог на токенизатор в разных языках Объединение Coalition for Language Equity in AI Research (CLEAR), опубликовало первое из своих исследований языкового равенства. Поставщики моделей берут плату за токен независимо от языка, а токенизаторы обучены в основном на английском и десятке высокоресурсных языков, поэтому текст на остальных распадается на более мелкие куски и обходится дороже при том же смысле. На одну фразу токенизатор GPT-5 расходует 13 токенов в английском вариан...

  • 61
  • 37
  • 28
  • 26
  • 21
  • 19
global_chan@global_chanПолитика и властьвчера
Влияние искусственного интеллекта на экономику, рабочие процессы и языковое равенство в технологической сфере

Revolut пересадил 2000 инженеров на свой GLM и срубил ИИ-бюджет на 90% После внедрения Gemini и Claude Code отдельные инженеры тратили от $1000 до $10 000 в месяц при довольно скромной отдаче. Пришлось вводить жёсткие лимиты, из-за которых сотрудники начали экономить токены — то есть искусственно замедлять собственную работу. Теперь инженеры работают через 56 ускорителей NVIDIA B200 (семь DGX B200), веса GLM занимают около 380 ГБ видеопамяти, а себестоимость выходит $0,30 за миллион входных и ...