Ir pagājis vairāk nekā gads, kopš OpenAI līdzdibinātājs Andrejs Karpathy pameta uzņēmumu. Laikā, kopš viņa vairs nav, viņš izdomāja un popularizēja terminu “vibe kodēšana”, lai aprakstītu praksi, kad AI rīkiem tiek izmantoti kodēšanas projekti. Taču šīs nedēļas sākumā, kad viņš izlaida savu atvērtā koda modeli nanočats, viņš atzina ka viņš visu uzrakstīja ar roku, nolādētas vibes.
Nanočats, saskaņā ar Karpathyir “minimāls, no nulles, pilnas kaudzes apmācības/secinājumu konveijera”, kas ir paredzēts, lai ļautu ikvienam izveidot lielu valodas modeli ar ChatGPT stila tērzēšanas robota saskarni dažu stundu laikā un tikai par 100 ASV dolāriem. Karpatija sacīja, ka projektā ir aptuveni 8000 rindiņu “diezgan tīra koda”, ko viņš uzrakstīja ar roku — ne vienmēr pēc izvēles, guess gan tāpēc, ka viņš atklāja, ka AI rīki nespēj paveikt to, kas viņam vajadzīgs.
“Tas būtībā ir pilnībā rakstīts ar roku (ar ciļņu automātisko pabeigšanu),” viņš rakstīja. “Es mēģināju izmantot claude/codex aģentus dažas reizes, guess tie vienkārši nedarbojās pietiekami labi un nederēja.”
Tā ir daudz atšķirīga attieksme, nekā Karpatija iepriekš ir prognozējusi, lai gan īpaši viņš raksturoja atmosfēru kodēšanu kā kaut ko vislabāko “izmešanas nedēļas nogales projektiem”. Viņa pastu kas tagad bieži tiek uzskatīts par “vibe kodēšanas” kā populāra termina izcelsmi, Karpathy teica, ka, izmantojot AI kodēšanas rīkus, viņš izvēlas “pilnībā ļauties vibrācijām” un neuztraucas faktiski aplūkot kodu. “Kad saņemu kļūdu ziņojumus, es tos vienkārši kopēju un ielīmēju bez komentāriem, parasti tas to izlabo. Kods izaug ārpus manas parastās izpratnes, man tas būtu kādu laiku patiešām jāizlasa. Dažreiz LLM nevar novērst kļūdu, tāpēc es to vienkārši apietu vai lūdzu veikt nejaušas izmaiņas, līdz tā pazūd,” viņš rakstīja. “Es veidoju projektu vai tīmekļa lietotni, taču tā īsti nav kodēšana — es tikai redzu saturu, izrunāju saturu, izpildu saturu un kopēju un ielīmēju saturu, un tas lielākoties darbojas.”
Protams, nanočats nav tīmekļa lietotne, tāpēc ir loģiski, ka stratēģija šajā gadījumā nedarbojās. Taču tas izceļ šādas pieejas ierobežojumus, neskatoties uz augstajiem solījumiem, ka tā ir programmēšanas nākotne. Šī gada sākumā a aptauja no mākoņdatošanas uzņēmuma Fastly atklāja, ka 95% aptaujāto izstrādātāju teica, ka viņi pavada papildu laiku, lai labotu mākslīgā intelekta radīto kodu, un daži ziņo, ka kļūdu novēršana prasa vairāk laika, nekā sākotnēji tiek saglabāts, ģenerējot kodu ar AI rīkiem. Pētniecības firma METR arī nesen atrasts ka, izmantojot AI rīkus, izstrādātāji lēnāk veic uzdevumus, un daži uzņēmumi ir sākuši nolīgt cilvēku speciālistus, lai novērstu AI rīku radītos kodēšanas traucējumus. Lieta, kas jāatceras par vibrācijas kodēšanu, ir tāda, ka dažreiz vibrācijas ir sliktas.
