pandominox

@maniserowicz Tutaj to zjawisko zostało opisane: hbr.org/2026/02/ai-doe…

Często widzę wpisy nt. funkcji, którymi sam się zachłysnąłem, typu: * jestem na siłowni, ale w Telegramie zlecam mojemu agentowi żeby odpisał na maile * w restauracji moja partnerka odchodzi od stolika, a ja w tym czasie każę mojej ARMII AGENTÓW napisać mi kolejny super startup * siedzę na plaży i na Discordzie żądam od AI researchu na temat superważny * spacerując gadam z agentem AI o kolejnych planach podboju świata Super, że mamy takie możliwości. Ale dzięki tym wszystkim świetnym wodotryskom - praca ciągnie się za nami WSZĘDZIE bardziej, niż kiedykolwiek. W głowie ciągle nowe pomysły. Kręcą się NIEUSTANNIE nowe wizje. Każda jest tylko o jedną wiadomość na Telegramie od spełnienia. To kuszące. I...robi sieczkę z mózgu. Bo JAK się od tego odłączyć? Od tego ciągłego pędu. Który - spełnienie marzeń! - teraz naprawdę często potrzebuje tylko pierwszego impulsu od nas, a potem dzieje się sam. Sieczka. W głowie. I żeby nie było... sam się z tym zmagam. Łączmy się WBÓLULOL.

@MichalmlecYnaki @piotrsankowski Wycena tych spółek spadła dlatego, że mając gotowy produkt i znając jego funkcje, łatwiej jest stworzyć jego kopię lokalnie, bez płacenia "haraczu" w postaci licencji za extra userów czy abonamentu, gdy nie ma innego modelu, np. JIRA Atlassiana już niedostępna w wersji serwerowej

Nie po to studiowałem informatykę, aby teraz rozmawiać z ludźmi - usłyszałem kiedyś od jednego z pracowników. Jest teraz bardzo dużo dyskusji o przyszłości zawodu programisty, bo niby staną się niepotrzebni, bo nie wystarczy samo kodzenie, ale też trzeba mieć soft-skille. No bo przecież teraz nie trzeba kodzić, bo jest "vibe coding", ale jak pokazuje załączony wykres zaczyna trendować "vibe coding is dead". Dobrej odpowiedzi co się dzieje daje artykuł "Prompts Are Programs Too! Understanding How Developers Build Software Containing Prompts" (arxiv.org/abs/2409.12447), zawiera on wniosek, że promptowanie to po prostu inny sposób programowania. Zespół zidentyfikował 14 kluczowych obserwacji udowadniających, że instruowanie AI współdzieli fundamentalne cechy z klasyczną inżynierią oprogramowania. Aby skutecznie wytłumaczyć AI, co ma napisać, musimy przeprowadzić proces obejmujący specyfikowanie wymagań oraz projektowanie. Badania te pokazują, że do "vibe codingu" też trzeba umieć programować: - Koniec mitu łatwości: Albo wytłumaczymy LLMowi dobrze co ma zaprogramować, albo otrzymujemy nieczytelny i nieefektywny kod, z błędami architektury, czy lukami bezpieczeństwa. Potem czeka nas debugowanie i naprawianie długu technicznego. - Prompty to też kod: Definiowanie promptów wymaga jednak pewnej formalności i zrozumienia zależności komponentów, czy definicji wejścia-wyjścia. Specyfikacja nie może być niejednoznaczna. - Krytyczna przewaga myślenia komputacyjnego: Porażki nowicjuszy w promptowaniu nie wynikają z braku zdolności językowych, ale z braku odpowiednich modeli mentalnych działania programu. Brak im zdolności do logicznej dekompozycji zadań, czy iteracyjnego diagnozowania błędów. - Język techniczny: Profesjonalny słownik inżynieryjny pozwala natychmiast zawęzić zakres wymagań dla AI. Ograniczenie wieloznaczności działa tu podobnie do ochrony typu i testowania wyjątków w czystym kodzie. To umiejętność, którą nabywa się głównie poprzez budowanie klasycznego oprogramowania. Wszystkie te przesłanki znajdują potwierdzenie w badaniach produktywności. Warto spojrzeć na pracę (arxiv.org/abs/2506.08945), w której przebadano ponad 30 milionów commitów na GitHubie od 170 000 deweloperów. Szacuje one, że AI pisze dziś około 29% funkcji w języku Python w USA, co podniosło kwartalną produktywność (mierzoną wkładem w kod) o 3.6%. Generatywne AI ułatwia też programistom wchodzenie w zupełnie nowe domeny technologiczne. Ale najważniejszy wniosek z tej publikacji brzmi następująco: te zyski dotyczą tylko doświadczonych programistów. Współpraca z SI zamiast zasypywać lukę kompetencyjną, pogłębia ją, premiując tych, którzy posiadają silne, inżynieryjne fundamenty. Wniosek z tego moim zdaniem jest taki, że jak na razie warto umieć kodzić nawet jak zamierza się vibe codować, a wieszczony przez wielkich tego świata zmierzch programistów jeszcze nie nadchodzi. Tu odwołuję się do niedawnych wypowiedzi Jensena Huanga, czy Dario Amodei.

@Asica2021 @kayarynka Dlatego w dyskietkach 3,5" była już ta metalowa przesłona zabezpieczająca, a w starych 5,25" jeszcze tej przesłony nie było więc można było przypadkowo dotknąć i trzeba było uważać.

@Asica2021 @kayarynka Bo zakładało się, że dotykanie magnetycznego dysku w środku dyskietki niszczyło dane na nim zapisane.

Rzucić kogoś na druty!

@Asica2021 @kayarynka Albo przynajmniej utrudniało ich odczyt / powodowało błędy ich odczytu.

@NorbertFizjo Ciekawe ciekawe...szkoda tylko, że to treści generowane przez ChatGPT albo inny LLM...aż w oczy kłuje i od razu stawia pytania, na ile wiarygodne są podane informacje...Jak dla mnie - unfollow.

(Dzień 2/7) Większość tego, co słyszysz o bólu ścięgien, jest nieaktualna albo po prostu błędna. Przez 7 dni pokazuję, co naprawdę wynika z badań i praktyki klinicznej. Obserwuj, żeby nie przegapić kolejnych części. Dzień 2/7 1. „To tylko stan zapalny — wystarczą leki przeciwzapalne.” Fałsz (z zastrzeżeniem). W większości przewlekłych tendinopatii dominują zmiany degeneracyjne i zaburzona adaptacja do obciążenia, a nie klasyczny stan zapalny. Leki przeciwzapalne mogą zmniejszyć ból krótkoterminowo, ale nie rozwiązują przyczyny problemu. Dodatkowo część badań wskazuje, że interwencje sterydowe mogą pogarszać wyniki w dłuższej perspektywie. 2. „Trzeba dużo rozciągać, żeby przeszło.” Nie zawsze. W niektórych przypadkach (np. przy entezopatii Achillesa przy przyczepie) rozciąganie może nasilać objawy przez zwiększenie kompresji ścięgna o kość. Ćwiczenia ekscentryczne mogą być skuteczne, ale nie są jedynym ani uniwersalnym rozwiązaniem. Obecnie większy nacisk kładzie się na progresywne obciążenie dopasowane do pacjenta. 3. „To problem tylko sportowców.” Fałsz. Tendinopatie i entezopatie występują również u osób z: otyłością cukrzycą zaburzeniami metabolicznymi chorobami zapalnymi (np. spondyloartropatie) To często efekt sumy czynników lokalnych i ogólnoustrojowych. 4. „Ból oznacza, że ścięgno zaraz pęknie.” Fałsz. Ból nie jest prostym wskaźnikiem stopnia uszkodzenia tkanki. Większość tendinopatii nie prowadzi do zerwania, jeśli obciążenie jest odpowiednio modyfikowane. Ryzyko rośnie przy długotrwałym przeciążeniu i braku kontroli nad obciążeniem. 5. „Trzeba całkowicie odpocząć.” Fałsz. Długotrwałe odciążenie prowadzi do spadku wytrzymałości ścięgna. Najlepsze efekty daje: kontrolowany ruch stopniowe zwiększanie obciążenia praca nad tolerancją tkanki na wysiłek W tendinopatii i entezopatii nie chodzi tylko o „wyciszenie bólu”, ale o przywrócenie zdolności tkanki do przenoszenia obciążeń. Jeśli masz podobny problem – możesz umówić się na wizytę. Pracuję z pacjentami z tego typu dolegliwościami na co dzień. Link w opisie profilu.

@miroburn Zbiór opowiadań Teda Chianga "Historia twojego życia" ("Stories of Your Life and Others") czy "Niezwyciężony" Lema oraz oczywiście cykl "Hyperion" Dana Simmonsa.

Diuna to moją ulubiona książka. Ale to NIE ulubiona książka Sci-Fi. Przy weekendzie... 2 rekomendacje hardcore Sci-Fi. Ślepowidzenie - Peter Watts Wiele się słyszy o temacie: czy AI osiągnie świadomość? Peter w Ślepowidzeniu próbuje znaleźć odpowiedź na pytanie: A co jeśli świadomość nie jest potrzebna... ba a może to negatywny efekt uboczny ewolucji. Ofkoz wszystko się dzieje w kosmosie w otoczeniu ciekawej.... jednostki. Perfekcyjna Niedoskonałość - Jacek Dukaj Moja ulubiona książka Sci-Fi. Bardzo trudna (język, pojęcia, wrzucenie od razu w akcję w dalekiej przyszłości). Natomiast tak GENIALNIE/CIEKAWIE pokazuje ewolucje człowieka i AI, że szok. Świat, gdzie są ludzie, nadludzie i różne AI, które są tak rozwinięte, że np. tworzą zamknięte "wszechświaty" z innymi prawami fizyki. Totalny hard-core bez trzymanki. Czytałem to ponad miesiąc a ma niecałe 1000 stron. Ale satysfakcja na koniec jest warta trudu. Znasz jakieś inne Sci-Fi, które burzą schematy?

@rosiu36 Polecam do obejrzenia - tam jest to wyjaśnione od strony medycznej: youtu.be/aIXF0DBCevk

Trochę mi zryła beret akcja z trenerem Magierą. A nawet mocno. 49 lat, zawodowy sportowiec, zasłabł podczas treningu biegowego. A ja: 50 lat, amator, biegam 100-150 km miesięcznie... U ś.p. trenera to pewnie jakaś ukryta wada, czy coś, ale - kurde - no ryje to beret niemożebnie.

@86lp22 Polecam do obejrzenia - tutaj jest to wyjaśnione: youtu.be/aIXF0DBCevk

Przeraża mnie to, że zdrowy dorosły facet w siłe wieku umiera w trakcie aktywności fizycznej. Jaki ten świat ma sens, skoro nie ma przepisu jak uchronić się przed śmiercią...

🚨 MIT just dropped a technique that makes ChatGPT reason like a team of experts instead of one overconfident intern. It’s called “Recursive Meta-Cognition” and it outperforms standard prompts by 110%. Right now, if you want an AI to solve a problem, you ask one question. The AI gives you one answer. If it’s wrong, you never know. It’s like asking a random person on the street for medical advice and just trusting them.. MIT researchers realized this is a massive structural flaw. They asked a simple question. What if AI could check its own work from multiple angles before giving you the final answer? Not just "think step by step." Actually verify. Score confidence. Flag uncertainty. They built a framework called Recursive Meta-Cognition. And the results rewrite the rules of prompt engineering. Instead of a single, blind output, the technique forces the AI to break a complex problem into smaller pieces and interrogate its own logic from multiple perspectives. But here is the secret sauce. It assigns a strict confidence score to every single reasoning path it takes, from 0.0 to 1.0. Paths below 0.4 are instantly rejected. Paths above 0.8 are trusted. Anything in between? The AI stops and tells you: "I am not sure, and here is why." No more hallucinations. No more fake confidence. If you are running a business and relying on AI to outline a SaaS marketing strategy, analyze data, or drive operational efficiency, a hallucination isn't just an error. It is a loss of profit. With a standard prompt, the AI gives you ONE answer. It sounds confident. It might be completely wrong for your specific situation. With Recursive Meta-Cognition, the AI spots its own hidden assumptions. It tests its logic. It catches its own errors before they ever reach your screen. We've been treating AI like a vending machine. Put a prompt in, get a result out. But true intelligence doesn't just answer questions. It questions its own answers.

@AgnieszkaSzust3 W kontekście walki z chorobami, warto jeszcze wspomnieć o bakteriofagach jako alternatywie dla antybiotyków. Polska oraz Gruzja, jako nieliczne kraje w Europie, mają ośrodki naukowe specjalizujące się w terapii bakteriofagami, dobranymi specjalnie do choroby.

🧶Na co dzień kojarzymy wirusy wyłącznie źle. Tymczasem część naukowców próbuje wykorzystać je… jako narzędzie do leczenia* chorób, w których układ odporności atakuje własny organizm, takich jak reumatoidalne zapalenie stawów czy cukrzyca typu 1.

@MikeMikeWhiskey @piotrsankowski Szybko jednak tego nie wprowadzą, bo to by obnażyło rzeczywisty poziom halucynacji oraz też nie byłoby wiarygodne, jeśli modele same "nie wiedzą" kiedy halucynują a kiedy nie...

@MikeMikeWhiskey @piotrsankowski Tylko to z kolei wydłuży cały proces decyzyjny, więc zawsze to jest wybór między szybko a dobrze. Może warto w AI wprowadzić współczynnik wiarygodności/pewności, jak w statystyce, i każdy sam określi swój własny akceptowalny poziom (tak jak z ryzykiem)?

Czy używanie SI nas ogłupia? Czy jednak dzięki jej rozwojowi stajemy się mądrzejsi? Ciekawej odpowiedzi dostarcza go i szachy, gdzie wpływ tej technologii nastąpił dużo wcześniej. Po stworzeniu AlphaGo profesjonalni gracze zaczęli grać dużo lepiej, choć bardziej sztampowo. Ciekawe, czy czeka nas to także w innych dziedzinach życia? Poniżej podsumowanie trzech badań, które dobrze opisują ten fenomen: 1. Szerokie badania w arxiv.org/pdf/2311.11388 dostarczają jednoznacznych dowodów na to, że obcowanie z nadludzkimi systemami AI radykalnie podniosło poziom profesjonalnych graczy. Przebadano zbiór ponad 5,8 miliona ruchów z lat 1950–2021. Użyto SI jako „wyroczni”, aby ocenić jakoś podejmowanych przez ludzi decyzji. Badanie pokazało, że przez dekady jakość ludzkich decyzji rosła bardzo powoli lub stała w miejscu. Natychmiast po udostępnieniu narzędzi SI (takich jak AlphaZero, czy otwartoźródłowe Leela Zero), wskaźnik jakości zaliczył gwałtowny wzrost. Ludzie obiektywnie zaczęli grać dużo lepiej. 2. Uczenie się od sztucznej inteligencji ma też swoje paradoksalne oblicze. Praca badawcza - yonsei.elsevierpure.com/en/publication… pokazuje, jak powszechność optymalnych silników drastycznie zredukowała różnorodność w podejściu do gry. Choć AI podważyła wielowiekowe koncepcje i wygenerowała nowe wzorce, szybko stały się one nowymi, żelaznymi zasadami, które są teraz bardzo często naśladowane. W 2003 roku top 10 najpopularniejszych wzorców otwarć stanowiło zaledwie 4,02% zagrań ścisłej czołówki – ze względu na unikalne style i szkoły (agresywne, defensywne itp.). W 2021 roku ten sam wskaźnik wyniósł aż 66,8%. Większość elity gra dziś według tych samych, wzorowanych na maszynach schematów. 3. W szachach maszyny zdominowały nas dekady wcześniej (zwycięstwo Deep Blue nad Kasparowem w 1997 r.). Badanie w pracy - bpspsychub.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bj… analizujące 11,6 mln decyzji na przestrzeni 40 lat, identyfikuje dwie główne fale tej rewolucji. Pierwsza fala (przełom wieków): To wejście tradycyjnych silników opartych na brutalnym przeszukiwaniu (np. wczesny Stockfish). Doprowadziły one do stałego, stabilnego wzrostu jakości ludzkiej gry - zwłaszcza wśród młodych zawodników. Hipoteza jest taka, że cyfryzacja treningu doprowadziła do większej jego dostępności. Druga fala (koniec lat 2010.): Era głębokiego uczenia i sieci neuronowych (AlphaZero, LCZero). Co niezwykle ciekawe - inaczej niż w Go - to nowe podejście nie wywołało natychmiastowego skoku siły wśród arcymistrzów. Powodów może być kilka, ale mnie przekonuje ten, że algorytmy grają w sposób bardzo nieludzki. Okazuje się, że SI jest zdolna do rozmyślnego, ukierunkowanego podtrzymywania i pielęgnowania wysoce ryzykownych, asymetrycznych układów przez znacznie dłuższe okresy czasu niż gracze ludzcy, którzy dążą do drastycznego upraszczania pozycji i zredukowania możliwych ataków.

@uwteam Niestety, ale przy takim podejściu, jedyne co nas czeka cywilizacyjnie to dojście do tego samego punktu co Elojowie w Wehikule czasu Wellsa...

Przez ostatnie 20+ lat zajmowałem się w internecie głównie przekazywaniem wiedzy. Zastanawiam się od pewnego czasu, czy nie dotarliśmy do punktu skrajnej inflacji wiedzy - traci ona na wartości. W świecie, w którym AI jest w stanie napisać za nas aplikację, zdebugować serwer, czy zredagować tekst trudno jest mi odpowiedzieć na pytanie juniora 'ale dlaczego miałbym się tego uczyć, jak AI robi to za mnie?'.

@YaPiQpl @hr_Nevermore @prywatnik Więc BTC to "waluta" jak każda inna i podlega tym samym "prawom makroekonomii"; różnica polega tylko na tym, że blockchain "uwalnia" ją od państwa, bo zamiast tego jest blockchain (daje poświadczenie). Tutaj nie ma żadnej magii, a reszta to dorabianie ideologii.

@YaPiQpl @hr_Nevermore @prywatnik A BTC nie został stworzony po to, aby nie być fiat money, tylko jako pieniądz, który nie potrzebuje autoryzacji podmiotów takich, jak bank czy rząd, tylko samym jego potwierdzeniem jest blockchain leżący u jego podstaw. Jednak i tak jego wartość ustalają podmioty zewn.

Rządy będą miały możliwość użycia komputerów kwantowych do przejęcia aktywów kryptograficznych ze względów bezpieczeństwa narodowego. Dlatego rozważy się przejęcie nieaktywnych BTC przez państwo. Zasada własności w Bitcoinie jest prosta. Kto zna klucz prywatny, ten jest właścicielem monet. Gdy komputer kwantowy zacznie wyprowadzać klucze prywatne z publicznych, ta zasada przestanie mieć znaczenie. Kto pierwszy to złamie, ten zgarnia pieniądze. To takie proste. Dla nieaktywnych monet z utraconymi kluczami (lub takich, które po prostu są nieużywane) nie ma wyjścia. Kryptografia postkwantowa chroni przyszłe transakcje - nic nie zmienia dla 1,7 mln BTC, które nie ruszyło się od 2009 roku. Tych monet nie da się przenieść do bezpieczniejszych systemów, bo kluczy po prostu np. nie ma. Raport rozważa możliwe mechanizmy polityczne, w tym rządowe odzyskiwanie nieaktywnych monet - takich, które od lat nie są używane lub do których utracono klucze. Bez regulacji odzyskane środki trafiłyby w ręce przestępców lub wrogich państw. Legalizacja tego procesu przejęcia bitcoinów mogłaby skierować pieniądze do formalnej, opodatkowanej gospodarki. Nie chodzi o to, czy rządy powinny przejmować te środki. Chodzi o to, że ktoś je i tak przejmie. Jedyne pytanie to kto!