Swe 벤치가아니라 Re-bench 이것도 나름 중요한지표같은데.
연구논문들 만든거 딥마인드나 이런데서. 논문낸거 이거 코드로 구현하는 레벨.
특히 it는 여러 산업이랑 융합되있는 경우가 많음. Vr만 봐도 도메인이 광학임. 이거 검증하는 거까지.
시간이 꽤나 오래걸린다 이말임
그리고 무엇보다 사람들이 ai 쓰는거에 그렇게 관심이 크지않음.
내친구들도 일할때 거의안쓴다
연구논문들 만든거 딥마인드나 이런데서. 논문낸거 이거 코드로 구현하는 레벨.
특히 it는 여러 산업이랑 융합되있는 경우가 많음. Vr만 봐도 도메인이 광학임. 이거 검증하는 거까지.
시간이 꽤나 오래걸린다 이말임
그리고 무엇보다 사람들이 ai 쓰는거에 그렇게 관심이 크지않음.
내친구들도 일할때 거의안쓴다
문제는 헤드 엔지니어 빼고는 싹다 기계화가 가능하다는거 - dc App
시니어 일부빼고 다 따it 씹가능아님?
나는 장기기억 해결되면 거긴 정복되는 영역이 아닐까 조심스럽게 예측함. 지금 엔지니어링, 리팩토링 찐빠나는 이유도 결국 컨텍스트 제한 때문이라고 봐서
리팩토링 할때 제일 중요한게 결국은 모듈화, 인캡슐, 컨벤션, 디버깅이잖음? 단순 알고리즘은 냉정하게 일반적인 업무 기준에선 나올거 다 나온 상태라 라이브러리 뒤져서 레고 맞추면 되는거고. 만약에 AI가 통짜로 코드 다 읽을 수 있게 되는 순간이 오면 요청하는대로 만들어줄 수 있을거라 봄
ㄹㅇ 컨텍스트 제약이 심하다
하지만 기술 발전이 지수함수적이라는것도 사실임 얼마 안갈거임
말그대로 "아직"일뿐
https://arxiv.org/abs/2411.15114