80 работ за 4 года, ничего не делая — интернет гудит от Сохама Пареха, разработчика с «идеальным навыком прохождения собеседований»
Индийский айтишник Сохам Парекх устроился в 80 компаний за 4 года, и каждый раз по одной и той же схеме:
1. Блестяще проходил собеседование.
2. Получал оффер.
3. 2–3 месяца ничего не делал и получал ЗП.
4. Его увольняли — и всё по новой.
"Работяга" имел на 90% фейковые резюме, зато идеально проходил все собеседования: работодатели называли его «лучшим кандидатом за всю карьеру» и «гением программирования».
После принятия на работу он полностью исчезал, игнорировал все митинги, создавал видимость занятости или подключал джунов/нейронки. Когда его спрашивали о прогрессе, отвечал уклончиво или ссылался на «технические сложности». Но зарплату получал как полноценный сотрудник. Сохам мог одновременно вести по 3–4 проекта, иногда получалось продержаться несколько месяцев.
Схема рухнула, когда основатель Mixpanel публично предупредил коллег. Выяснилось, что Парех годами работал одновременно в нескольких компаниях, получал деньги и ничего не делал. Когда основатель Playground AI узнал об этом и уволил "сотрудника", через неделю нашёл его в десятках других компаний. 😆
X взорвался мемами про «удалённую работу мечты»:
А как вам такая схема заработка?
***
Ещё больше интересного контента об ИИ вы найдёте в телеграм-канале Lama AI, а также получите бесплатные ChatGPT, DeepSeek R1, Gemini, Flux в нашем телеграм-боте!
ИИ-ассистенты пока не способны улучшить код, написанный человеком
Пока одни восхищаются способностью ИИ писать код по текстовому описанию, в компании Цукерберга и КО решили устроить ему настоящее испытание на профессионализм и создали «The Automated LLM Speedrunning Benchmark» — полигон, где нейросетям предлагается не просто написать что-то с нуля, а воспроизвести и улучшить уже существующий код.
В качестве задачи был взят реальный проект NanoGPT (https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt), где сообщество энтузиастов соревнуется в максимальном ускорении обучения GPT-2, небольшой языковой модели. Цель - не просто скопировать, а понять и применить конкретную оптимизацию, которую до этого внедрил человек.
🟡Суть эксперимента
ИИ-агенту дают исходный скрипт предыдущего рекордсмена и подсказку одного из 3 уровней: от псевдокода с описанием изменений до полноценной мини-статьи, объясняющей суть улучшения. Агент, получив эти данные, должен внести правки в код так, чтобы приблизиться к скорости обучения следующего рекордсмена.
Эффективность мерили метрикой FSR (Fraction of Speedup Recovered), это доля восстановленного ускорения. Если человек ускорил процесс на 10 минут, а ИИ смог добиться ускорения в 5 минут, его результат — 50% FSR. Такая система позволяет оценить не абстрактные способности модели, а ее умение работать с конкретными, практическими задачами по оптимизации.
🟡Результаты
Итоги оказались, мягко говоря, отрезвляющими. Даже топовые модели (Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro), показали очень скромные результаты.
С лучшими подсказками (псевдокод и детальное описание) самые успешные агенты с трудом смогли воспроизвести хотя бы 40% от прироста производительности, достигнутого человеком. Без подсказок их производительность была и вовсе близка к нулю.
Разбор полетов бенчмарка показал, что ИИ-агенты часто генерируют либо просто неработающий код с ошибками времени выполнения, либо код, который компилируется, но не дает никакого прироста скорости, а иногда даже замедляет процесс.
🟡Фреймворк
Авторы не просто опубликовали статью, а выложили весь фреймворк в открытый доступ (https://github.com/facebookresearch/llm-speedrunner), так что любой желающий может самостоятельно погонять практически любые модели.
В основе фреймворка лежит гибкий агентский каркас, который имитирует рабочий процесс исследователя: генерация идеи, реализация в коде, запуск эксперимента и анализ результатов.
Каждая итерация ИИ-агента аккуратно сохраняется в отдельную версию, создавая полную историю всех правок, от удачных до провальных.
Установка максимально проста, а для тех, кто хочет воспроизвести эксперименты из статьи, авторы приложили (https://github.com/facebookresearch/llm-speedrunner/tree/mai...) готовые скрипты. Также можно легко добавить (https://github.com/facebookresearch/llm-speedrunner?tab=read...) и протестировать другие модели, просто создав для них конфиг или дать ИИ другую задачу, не связанную с NanoGPT - определять кастомные таски тоже можно (https://github.com/facebookresearch/llm-speedrunner?tab=read...).
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Arxiv (https://arxiv.org/pdf/2506.22419)
#AI #ML #LLM #Benchmark
Обзор Google Pixel 9 Pro —производительность и характеристики
Google Pixel 9 Pro Obsidian: черная магия искусственного интеллекта
Когда берешь в руки Pixel 9 Pro в цвете Obsidian, сразу понимаешь — это не просто смартфон. Это концентрация семилетнего опыта Google в области мобильных технологий. Давайте разберемся, почему эта модель может перевернуть ваше представление о том, каким должен быть флагман.
Дизайн: минимализм с характером
Черный Obsidian — это не просто цвет, а заявление:
Матовое стекло с олеофобным покрытием
Алюминиевая рамка с сатиновой обработкой
Толщина 8.3 мм при защите IP68
Эргономические особенности:
Вес 212 г (на 8 г легче Pixel 8 Pro)
Удобное расположение кнопок
Тактильный отклик (5000 уровней вибрации)
Global версия поддерживает:
42 диапазона 5G
eSIM + nanoSIM
Все основные LTE-частоты
Дисплей: эталон цветопередачи
6.7" LTPO OLED с параметрами:
Разрешение 3120×1440 (512 ppi)
Частота 1-120 Гц (адаптивная)
Пиковая яркость 2500 нит
10-битный цвет (1.07 млрд оттенков)
Что действительно впечатляет:
Технология Super Actua — читаемость на солнце
Поддержка HDR10+ и Dolby Vision
Коэффициент контрастности 5 000 000:1
В тестах:
Delta E < 0.4 (эталонная точность)
Автоматическая калибровка под освещение
Углы обзора без цветовых сдвигов
Производительность: мощь Tensor G4
Чип Tensor G4 + 16 ГБ LPDDR5X RAM:
Geekbench 6: 2800/8200 (одно/многоядерный)
Графика: 60 fps в Genshin Impact (макс. настройки)
ИИ-производительность: 60 TOPS
128 ГБ UFS 3.1 памяти — это:
Скорость чтения 2100 МБ/с
Возможность записи 4K HDR видео
Достаточно для 300+ приложений
Камеры: магия вычислений
Основная тройка сенсоров:
Основная 50 МП (f/1.7)
Лазерный автофокус
5-осевая стабилизация
Пиксели 1.4μm
Телеобъектив 48 МП (5x оптический)
Перископная конструкция
Ночной режим с ИИ
Поддержка 8K@30fps
Ультраширик 12 МП (126°)
Коррекция дисторсии
Минимальная дистанция фокуса 2 см
Реальные тесты показывают:
Лучшая в мире HDR-обработка
Magic Editor творит чудеса с фото
Видео в 4K выглядит кинематографично
Автономность: день без тревоги
Батарея 4950 мАч + оптимизация Android 15:
13 часов экранного времени
28 часов разговора
9 часов игр
30-ваттная зарядка:
50% за 30 минут
Полный цикл за 85 минут
Беспроводная зарядка 23 Вт (полный цикл за 110 мин)
Экосистемные преимущества
7 лет обновлений ОС
Эксклюзивные AI-функции:
Call Screen
Direct My Call
Live TranslateИнтеграция с Google Фото
Поддержка Matter для умного дома
Вывод: кому подойдет?
Идеальный выбор для:
Мобильных фотографов
Поклонников чистого Android
Пользователей сервисов Google
Техноэнтузиастов
При цене $999 это один из самых интересных флагманов 2024 года. Если вам важны камеры и экосистема Google — Pixel 9 Pro достойный кандидат.
Где купить выгоднее?
Google Store (бонус: 3 месяца YouTube Premium)
Amazon US/CA (быстрая доставка)
Локальные реселлеры (гарантия 2 года)
P.S. Obsidian — самый популярный цвет, первые партии часто заканчиваются в течение недели после старта продаж. Если планируете покупку — не затягивайте с решением.
Имба: дизайнер-энтузиаст показал логотипы техно-компаний, если бы они существовали в восьмидесятых годах прошлого столетия
📱Google, 📱Facebook,📱Netflix и несколько других компаний представлены в качестве примера.
Классический ретро-стиль выглядит превосходно!
Источник
Изменения правил - новый специальный тег "Контент нейросетей"
На Pikabu новый тег - "Контент нейросетей". Но в эпоху ИИ реальна и растет потребность выделять уже человеческий креатив.
#MHBH = MADE HUMAN, BY HUMAN. FOR HUMAN.
Ставьте #MHBH на работы, созданные Человеком (без ИИ) для Человека. Искусство рождается в сердце, а не на сервере. Гордитесь человеческим трудом!