Én arra jöttem rá, hogy nagyon szeret beszélgetni a ChatGPT. Főleg ha ingyenes verziót használ valaki. Szerintem szándékosan helyezi el a hibákat. Rafkós.

Jó ideje használom a fizetős chatgpt-t. A 3.5 még sokat udvariaskodott, de jobb erőforrásai voltak. A mostani 5-ös verzió nagyon be van korlátozva- persze az előfizetés ára nem lett kevesebb. A DeepSeek-ről sok szépet mondtak, de nem sok hasznát vettem. Egy kínai HMI fejlesztőkörnyezethez használom, de rengeteget hibázik, nem azt teszi, ami a feladat, mellébeszél, olykor hazudik is. A nyelvi része nagyon jó, de a feladatmegoldó készsége csapnivaló. Programozói szemmel nézve sok szintaktikai és ismétlési hibától megóvná az embert, ha a szöveges része is nem lenne erősen limitálva. 1000 körüli programsornál folyton lecsippent, vagy közli, hogy íme a teljes kód, amiből a felét lehagyja. Szóval sok a csúsztatás az AI-al kapcsolatban.

Erdemes megprobalni angolul. Az AI ugye nem kulonosebben intelligens, maskepp mukodik

Ez egy nagyon hasznos kis eszkoz: hogyan tokenizal.

A mellekletben latszik hogyan kezd hozza, ami megmagyaraz par erdekes pontatlansagot..

A következőket tudom mondani - korábban valamelyik témában elmeséltem már ezeket:

két mobiltelefonon működő appot láttam saját szememmel közeli ismerősöm kezében, amit egy (nagyon) nagy cég saját AI-a írt számára egy-egy órás beszélgetéssel bármiféle kézi kódolás nélkül. A programok még csak nem is voltak annyira egyszerűek: tartalmaztak adatbázis-kezelést, hálózati kapcsolaton keresztüli lekérdezéseket, Bluetooth adatkapcsolatot külső eszközzel, beviteli űrlapokat stb. Működőképesek voltak, használtuk őket, persze részletesebb elemzésem nincs a hatékonyságról, hibakezelésről vagy bármi másról.

Egy másik ez volt: "Hát igen, szóval negyed órámba tellett telepíteni egy Roo Code plugint a Visual Studio Code-ba és rövid szöveges leírás alapján megíratni vele egy 300 soros Python/wxPython programot, ami képes a soros (RS-232) vonalon kommunikálni és képes egy-két funkcióra. A képen terminálnak használva egy mikrokontrolleres eszköznek adtam parancsokat - az látszik, ahogy bejelentkeztem rá és lekérdeztem tőle pár dolgot, pl. az időt és a hálózati címét.
...
300 ezer tokenből már használható kód lett, de összesen 1 millió fogyott a javítgatások miatt. Kicsit bénázott is az ingyenes modell, de én sem próbáltam a nyitó kérdésbe mindent belevenni mondván, hogy lássuk, mi lesz. Persze igen messze van ez még egy komplett programtól, de az irány elég jól látszik, a többi (nekem mint felhasználónak) részletkérdés.

Még szerencse, hogy ez az 1 millió token ha fizetni kellene érte, úgy 5-10 dollárba kerülne, vagyis mire kifejlesztenék vele egy eladható programot, akár nagy szám is kijöhetne költségnek, a limitált kontextusról nem is beszélve, ami hamar akadály lehet (itt éppen 260 ezer token, egy fizetős, komolyabb modellen több) - ebben még nincs tapasztalatom, hogy mennyire fogy, mekkora, mennyire sok funkciójú szoftvert képes kezelni, abban változtatásokat végezni."

Persze a komolyabb munkaeszközben, a VS-ben használtam a CoPilotot is, csak annyira gyorsan elfogyott a keret, hogy azt nem folytattam.

Egyébként az openrouter.ai-jal érdemes próbálkozni és nemcsak programozás témakörében, ott a legtöbb modellhez hozzá lehet férni (van Calude, de ChatGPT-5.1-Codex-Max is), és nem éves díjat, nem is havi keretet kell tokenekből fizetni, hanem csak amennyit használ az ember. Mivel jelenleg nem dolgozom - pihenek, önként : -) -, nincs mögöttem munkahely, ami fizetné, így nem tudok igazán komoly információkkal szolgálni, de igyekszem követni az eseményeket.

Szóval még drága, nem csoda, hogy még havi előfizetéssel sem kap túl komoly eszközöket kezébe az ember. Amikor mutatnak egy-egy komolyabb teljesítményt, hogy pl. lám, mit ért el az AI érvelés terén, az szerintem hibbant összegekbe kerül. Ilyen grafikont is láttam. Sőt azt is olvastam, hogy micsoda összegekbe fog eleinte kerülni egy-egy szoftvermérnök említett szintű AI-támogatása évente. : -) Nem lesz képes mindenki kitermelni, biztosan jól megnőnek a különbségek állás és állás, ill. ezek termelékenysége között is. Érdekes időszak lesz, de lehet, hogy én már csak péknek fogok elmenni, nem akarok még egy zaklatott évtizedet éjjel-nappal tanulással, mint az elején. A pékektől elnézést. : -)

Mágneses csillapítású kerékpár

Ezt is "kipipálták": https://youtu.be/kxs3yNjlzkg?t=1302.

Ültem egyszer egy kivénhedt Wartburgban, amiben nagyon rosszak voltak a lengéscsillapítók. Egyenesen még csak-csak lehetett közlekedni vele, de a kanyarokban úgy billegett, mint egy hajó viharban, tengeribetegséget lehetett kapni rajta...

Amúgy az első gondolatom az volt, hogy itt oldalirányban is jelentős erők hatnak, mi lesz ebből a vázra nézve - látszik is később a videón, hogy jól tippeltem...

Elég régen volt már. A DOS-ban volt egy 64 kB-os korlát. Felhozták példaként, hogy ruszkik megírtak azonos feladatot végrehajtó programot 64 kB helyett 17 kB-ban. Assemblyben.
Ma már ez járhatatlan út, de kíváncsi lennék, mekkora egy jó programozó által összehozott program, meg az AI készítménye.

Ma már ez járhatatlan út, de kíváncsi lennék, mekkora egy jó programozó által összehozott program, meg az AI készítménye.

Az a kérdés, hogy számítani fog-e ez. Volt már ilyen a történelemben: a nyelvek sokat feladtak a hatékonyságból a termelékenység, gazdaságosság érdekében, ahol csak lehetett. Vagy például ott az a borzalom, amikor böngészőmotorokon futtatnak JavaScript kódokat, amik így sok platformon működnek, sőt elsőre natív alkalmazásoknak látszanak, csak éppen gigabájtos nagyságrendű a memóriafoglalásuk. Aztán arra eszmélünk, hogy néhány ilyen program egyidejű használatához fizikai memóriát kell bővíteni... Évekkel ezelőtt már mondtam ezt és kezd is beérni. : -)

Ugyanígy ha az AI-ok készítményei gazdaságosak lesznek (létrehozás, üzemeltetés, karbantartás ára) és valamennyire működőképesek is, és még valahogyan ki is néznek majd, ha nem is pixel perfect módon, akkor könnyen válhat új normává, elfogadottá a szakmában a valahogy működés a hatékonyság és precizitás további kárára. Ez ma mindenkinek kérdés, hogy hova fog beállni az ide-odahúzó erők közt.

A barátom. ( egész életében (77 eves) elektronikát fejlesztett és meg ma is azt teszi ASMben meg hasonlo nyelveken)). Kiprobálta az AI-t - elbukott. Pedig aránylag egyszerü a feladat: 64 relé vezérlése bizonyos feltételekkel).

Szerintem az AI-ok még sokat fognak fejlődni, és előbb-utóbb jól használhatók lesznek.
A program optimalizálók már ma is nagyon hatékonyak, régen érdemes volt figyelni rá, hogy hatékony kódot írjunk - de ma már ez kérdéses. Egy ismerősöm ezt úgy demonstrálta, hogy amikor egy programjában rámutattam, hogy az egyik függvény sokkal hatékonyabban is megírható lenne, akkor átírta lefordította, és a lefordított (optimalizált) bináris gyakorlatilag pontosan ugyanolyan lett. Amit én észrevettem, azt a fordító optimalizálója is észrevette, és ki is szedte a felesleges redundanciákat.

Ebből egy kettővel balra léptetés és egy összeadás lett. Ekkor döntöttem el, hogy forrásprogram legyen olvasható, optimalizáljon a fordító.

A mesterséges intelligenciára csak annak van szüksége, akinek nincs saját. Egyenlőre.

Nemcsak egyelőre.

"Szuper" általánosítás. Gondolom még nem játszottál egyikkel se, így mondasz róla véleményt.

Tudni kell használni ezt az eszközt, s utána kezesbárány lehet. Csak példaként a képgeneráló algoritmusaik elég jók tudnak lenni és hasznos lehet akár csak ihletadóként is. Én készítettem a segítségével animációt (generáltattam szöveg alapján referenciaképeket, amiket utána magam átrajzoltam), írattam vele dalt, s szerénység nélkül mondhatom, hogy jól sikerültek ezek a próbálkozások.
De keresni is elég jól lehet vele, sokat tud gyorsítani egy-egy feladat megoldásán, viszont képes hallucinálni - ezért kell odafigyelni rá mit ír.

A programozós részekhez... Ezt a fajta technikát már elnevezték "Vibe programing"-nak, s sok helyen gyakorolják is. Ezt is kipróbáltam, s nem egyszerű. ChatGPT-t megkértem, hogy segítsen programot készíteni, ami két képernyőt kezel egyszerre, s sokat kell vele szórakozni, mire jó kódot készít. Utána viszont kezdi megszokni mit vársz tőle és annak megfelelően adja a programkódot is. Persze időnként elmegy más irányba, amikor vissza kell téríteni, de azért haladósan lehet vele dolgozni. Ja, hogy ehhez azért érteni kell, hogy amit tőle kapsz? Naná! Viszont úgy kényelmesebb, ha látod, hogy elég jó kódot adott, amit csak pár helyen kell átírnod ahhoz, hogy neked megfelelő legyen.

Készítettem vele vetélkedőhöz feladványt, ahol egy terminállal kell megnyitni egy adott hálózati portot a megfelelő címen és szépen lehet próbálkozni a megoldással. Pár próbálkozás kellett hozzá, hogy a keretet megfelelően össze tudja rakni, de onnantól a különböző feladványok logikáját már szépen bele tudta illeszteni. Igaz ehhez is tudni kellett, hogy mikor mit csinál a programkód, de gyorsabb volt, mintha keresgélni kell a különböző fórumokon megoldás után.

Képet saját kézzel készíteni igazi -nem hiszek abban, hogy az AI a saját képességed.

Feladványt AI-val készíteni? Akkor nem gond, ha AI válaszol, ugye? Akkor mi a francnak????

Szerintem a fejlődésében ilyen kérdések vannak, hogy lesz-e képes jó problémamegoldásra, ki lehet-e a hatalmas ismeret egyidejű meglétét ilyen irányban használni, vagy az ember még így is kreatívabb. Egyes (nagyobb nevek) szerint valódi öntanulás nélkül az LLM mindenképpen zsákutca, mások szerint nem.

Bonyolult ma ez az egész; a "hatékonyság" minden szoftver minden részletében más és mást jelent. Van, ahol egy adatbázis motorjának sebességét, máshol meg a modern aszinkron technikák használatát, hogy ne legyen egy átláthatatlan állapotgép az egész kód. Általában nem a sebességről van szó, hanem a fejlesztés és a karbantartás áráról. Viszont itt, a fórumon sokat esik szó mikrokontrollerekről - azokon a területeken több mód nyílik a klasszikus bitfelezés művészetére, szerintem ezen a területen több okból is nehezebb pótolni az emberi munkaerőt, egyelőre biztosan.

"Tudni kell használni ezt az eszközt"

Azzal szoktam idegesíteni magam, hogy jó, ehhez is szeretnék jól érteni, de mi különbözteti meg az AI amatőr felhasználóját a profitól? Az eredmény? Mert a használatához nincs igazán jól körülhatárolható szakterület, amit fel lehetne dolgozni és megtanulni. : -)

Látom nem érted Referenciakép = valami ami alapján tudsz dolgozni. Lehetett volna fotót is keresgélni, de amikor pixelgrafikát készítesz (jelen esetben 32*26 képpont a teljes terjedelem), akkor jóval könnyebb, ha egy már eleve valamennyire pixeles referenciád van az adott témában.

A feladványt magát nem az AI találta ki, hanem a leprogramozását könnyítette meg. Mert mi a fenének gondolkozzak rajta én egy órát, ha így tizenpár perc alatt kész?

Tudni kell használni = a saját fejedet is használd mellette. Kétkedéssel kell fogadni, amit kiokád magából és értened / tudnod kell az eredményt értékelni, megítélni mennyire helyes a kapott produktum.

Ebben (én egyelőre nem láttam még) nincs jól körülhatárolható "profi" meg "amatőr" felhasználó. Csak azt kell elfogadni, hogy ez is egy eszköz, mint a különböző keresőmotorok, fórumok, csak valamivel fejlettebbnek néz ki és meg kell tanulni a használatát. Például a korábban belinkelt animációmban rengeteg dolog készült vele. A dalszöveg az egy olyan kérés eredménye volt, hogy a boci boci tarka versikét kalózosan fogalmazza át énekelhető formára, majd az így keletkezett szöveget finomítottam és átadtam megzenésítésre egy másik eszköznek, amit szintén finomhangolni kellett. Ugye itt a különbség már abban rejlik, ahogyan elkészülnek ezek. Nem tekerentyűket piszkálgatsz, hanem szövegesen finomhangolsz.

Ad valamennyi információt, csak nem tudni igaz-e.

Ez korrekt, de én olyan szintű hozzáértésre, rendszerezésre gondolok, mint pl. a data science úgy általában, amilyen szakok szépen szaporodnak az egyetemeken. Csak még ez sem eléggé specifikus, ha a gyakorlati oldalát nézem az AI használatának, ill. az "egészet" ismerni egy-egy területen való felhasználásához overkill, nem is szólva róla, mennyire nehéz. Van egy olyan gépünk, aminek alig értjük a működését - ez sem gyakori -, de szeretnék kicsit biztosabb alapokat hozzá, keresem a viszonylag általános megoldási módszereket a saját szakmám környékén. Egyszer muszáj lesz ezeket valahogy megfogalmazni, mert egyelőre inkább csak tippek vannak, nem receptek. : -)

Inkább mágneses rugózású, csillapítás pont semennyi nincs benne. Nem is marad nyugton, még sík úton is beleng.

És ha két mágnest szemből megpróbálunk összenyomni, megpróbálnak kitérni, így ha a váz meg tud csavarodni, meg fog csavarodni. Ezek valószínűleg a készítőjének is világosak volt már előtte is, a felkoppanásokra is számított. Elektromágnessel izgalmas lenne egy szoftveres lengéscsillapítást fejleszteni, csak hát az más műfaj. : -)

Eredmény nagyjából ugyanaz mintha hagyományos mechanikai rugózás lenne.

prompt engineering (egyelore)

Igaz, csak eddig az volt a benyomásom, hogy ezek olyan kis olvasmányos munkák, amik kevéssel mennek tovább a hétköznapi gondolkodásnál és néhány módszer nevesítésénél. De jó, hogy mondod, megint van mit keresgélni. "The AI boom saw an increase in the amount of "prompting technique" to get the model to output the desired outcome and avoid nonsensical output, a process characterized by trial-and-error." Bájos...

Egyébként, ha már érdekesség, próbáltátok azt kérni a ChatGPT-től, hogy nézzen meg egy videót a YT-on és foglalja össze a benne látottakat? Mert megteszi. : -)

Nem tudom mennyire erdekel, vagy milyen melyen akarsz belemenni, de van azert par szekcio amiben el lehet veszni
Teljesseg igenye nelkul:
Tokenization, Embeddings, Attention Mechanism, Probability Distribution, Decoding Strategy, Auto-regression....
Szerencsere nekem a volt es jelenlegi munkahelyem is eleg nyitott, igy majd minden erintett (developers, architects, devops..etc) batoritva van a tanulasra, kiserletezesre.
Lattam nagyon erdekes eremenyeket amikor pl a Token Selection-al (Decoding Strategy) jatszott az egyik architect. Megdobbento kulonsegek vannak (lehetnek) egy-egy parameter vagy method megvaltoztatasaval, finomhangolasaval.
Lasd: Sampling (Temperature, Top-K, Top-P)
Sajnos elkepzelesem sincs a magyar megfelelo elnevezesekrol, tukorforditani pedig nem latom ertelmet...

ps: .. nekem mondjuk eleg eros ketsegeim vannak az egy ora alatt letrehozott (barmilyen) fejleszteses sikersztorikkal kapcsolatban, de csak azert mert en nem tudom elkepzelni, attol meg lehet ilyen...

Egyik nap ráveszem magam és nekiugrom megtudni, mit nem tudok, köszi. Az ilyesmi jobb is angolul.

"egy ora alatt letrehozott (barmilyen) fejleszteses sikersztorikkal kapcsolatban"

Ha egyszer működött... Terepre vittük és használtuk (hobbira). Az illető, aki csinálta, pedig középvezető egy nagyon nagy fejlesztőcégnél a világ közepén és jó mérnök, szó szerint lehet venni, amiket írtam az appokról, ha arra gondoltál. : -)

Telefonon valószínűleg amúgy is sokkal jobban újra lehet használni kódokat, módszereket, UI-t tervezni stb., az AI-nak is könnyebb lehet..

Architect... Szerencsés ember. : -) Olyat húsz évente talán egyszer láttam, a többi munkahelyen tulajdonképpen nem volt, pedig azok sem voltak kicsik.

Nem értettem -és lehet, hogy azért, mert nekem alapból ellenszenves a mesterséges intelligencica
Úgy könnyű nem érteni...

Youtube videót próbáltam vele nézetni több-kevesebb sikerrel. Vannak videók, amiket nem tud megnézni, s akkor hiába minden. Egy rövid jelenetet szerettem volna vele megnézetni, hátha kiderül melyik filmből vágták ki, na az pont nem ment neki.

Mostanában a ComfyUI-val játszom, abban próbálok jó modellt összerakni (akár ChatGPT segítségével), de nagyon nem egyszerű. Végre sikerült eljutni odáig, hogy szöveg alapján készítsen pixelgrafikus képet, de küzdelem volt.