Ну кстати я очень впечатлен тем насколько Астра прыгнула вперед в своем понимани

Ну кстати я очень впечатлен тем насколько Астра прыгнула вперед в своем понимании того как надо писать документации и особенно - описывать задачи для AI раннеров.

Если раньше мне приходилось переписывать буквально всё по крупицам, чтобы получить хоть сколько-нибудь вменяемого раннера, то сейчас некоторые промпты которые Астра написала для парочки новеньких раннеров... я там даже не сумел ничего поменять.

Кроме того - я даже попросил ее переписать некоторые мои старые раннеры чтобы посмотреть как она это сделает, и она это сделала великолепно.

Тут одно из двух:

Либо в OpenAI харнессе из коробки появилось понимание что когда промптишь другую модель - будь еще разговорчивее чем с человеком, потому что иначе модель не поймет и сделает рандом.

Либо мой испещренный этим Agents.md Астра воспринимает более уважительно, и реально делает как там написано.

Но скорее всего - и то, и другое.

Я когда-то говорил что в обозримом будущем софта не будет в привычном нам понимании, поскольку детерминистика нужна только там где отсутствует AI умеющий владеть инструментами, или его точность недостаточна.

@kirilln0v раскопал бенчмарки по которым AGI поинты начисляются, и всякие соседние сложные, и говорит что там нет никаких трюков. Задачи сложнейшие, человек их хуй решит в здравом уме. То что нейронки их делают - доказывает что они уже впереди нас.

Но вот одна загвоздка: эти задачи все ограничены по контексту. Он совсем малюсенький в сравнении с контекстами которыми оперируют люди.

По-сути следующие прорывы должны быть в этом направлении. Типа текущая модель уже могла бы быть AGI, но AGI - понятие растяжимое. Если проблема математического характера которая умещается с предельными компрессиями в X - то у нас уже AGI.