Saya masih menggunakan LLM kira-kira seperti Google yang lebih canggih atau Stack Overflow yang ramah, tetapi sepertinya saya perlu memikirkan apakah ada cara untuk memanfaatkannya dengan lebih baik.
Bagi saya, bagaimana cara membuatnya tentu penting, tetapi tampaknya sama pentingnya juga untuk memikirkan bersama AI mengapa itu bekerja. LLM berguna saat mencari dokumen teknis lama atau hal-hal seperti standar.
Kemajuan terbesar dari pengumuman kali ini tampaknya adalah modem C1, tetapi di videonya malah tidak terlalu dibanggakan.
Padahal Apple sudah bersusah payah mengembangkan modem 5G dan menghabiskan banyak uang untuk itu.
Kalau model penalaran dipakai dengan benar, hasilnya luar biasa besar.. Dia bisa bikin test case sendiri lalu menjalankannya, mengusulkan teknik optimasi lalu menerapkannya, pokoknya benar-benar heboh.
Kalau dalam kasus saya, cara mencari dan mempelajari hal-hal yang belum saya ketahui sudah berubah total, dan bukan hanya dalam menulis kode, tetapi juga dalam cara menetapkan arah teknis sebuah proyek; saya bekerja dengan kecepatan dan cara yang sama sekali berbeda dibandingkan 6 bulan lalu. Peningkatan produktivitas jelas tidak perlu diragukan lagi.
Bahkan sampai sekitar 1 tahun yang lalu, kalau melihat orang di sekitar yang sangat memuja kode buatan AI, di kepala saya mungkin akan muncul sekitar 200 tanda tanya, jadi perubahan belakangan ini benar-benar mengejutkan.
Kalau dibalik, dibanding AI, justru smartphone itu cuma telepon yang ditempeli browser web, memangnya ada yang istimewa?
Kalau dipakai langsung, memang kadang terasa seperti semacam peramal.
Orang yang kebetulan mendapat hasil bagus jadi kagum lalu mempromosikannya ke mana-mana, sementara banyak yang menerima jawaban yang tidak memuaskan atau bahkan sama sekali salah cenderung menganggap ya memang masih sebatas itu lalu berlalu begitu saja...
Sepertinya Signals sedang menuju Trough of disillusionment dalam Gartner hype cycle 🤔 Dengan use case yang makin terbentuk, saya rasa penilaiannya bisa membaik secara bertahap
Saat saya masih mahasiswa S1, ada kelas di mana kami membuat papan 8086 dengan menyoldernya secara manual, lalu menghubungkan keypad angka dan LCD teks, sampai membuat kalkulator (yang hanya melakukan operasi aritmetika dasar) dengan assembly 8086.
Saya berhasil membuat papan dan menghubungkan keypad serta LCD hingga bisa berjalan, tetapi tidak berhasil membuat kalkulatornya.
Saat itu saya berpikir saya tidak berbakat di bidang perangkat lunak, jadi saya bekerja sebagai insinyur perangkat keras, tetapi entah bagaimana sekarang saya justru mengembangkan perangkat lunak.
Kalkulator itu benar-benar sulit.
Jika melihat catatan lama proyek kokoro, jelas dulu ada voice bahasa Korea, tetapi melihat diskusi di sisi Discord, tampaknya mereka mengalami kesulitan untuk distribusi karena klausul larangan ekspor data ke luar negeri dari AI Hub Korea...
Sepertinya pemeringkatan di atas peta memang masih merupakan area yang menyisakan banyak tantangan yang layak untuk dicoba. Jujur, sampai terasa agak mengejutkan. Belakangan ini saya memakai Google Maps di luar negeri, tetapi sulit mempersempit kondisi pencarian restoran dengan tingkat presisi yang saya inginkan. Untuk menampilkan ulasan dengan nuansa atau tone yang saya cari pun rasanya masih seperti cerita yang sangat jauh. Semangat untuk semua orang di industri yang membuat peta!!
Saya masih menggunakan LLM kira-kira seperti Google yang lebih canggih atau Stack Overflow yang ramah, tetapi sepertinya saya perlu memikirkan apakah ada cara untuk memanfaatkannya dengan lebih baik.
Bagi saya, bagaimana cara membuatnya tentu penting, tetapi tampaknya sama pentingnya juga untuk memikirkan bersama AI mengapa itu bekerja. LLM berguna saat mencari dokumen teknis lama atau hal-hal seperti standar.
Kemajuan terbesar dari pengumuman kali ini tampaknya adalah modem C1, tetapi di videonya malah tidak terlalu dibanggakan.
Padahal Apple sudah bersusah payah mengembangkan modem 5G dan menghabiskan banyak uang untuk itu.
Kalau model penalaran dipakai dengan benar, hasilnya luar biasa besar.. Dia bisa bikin test case sendiri lalu menjalankannya, mengusulkan teknik optimasi lalu menerapkannya, pokoknya benar-benar heboh.
Sungguh, ini... bukan yang tepat..
Harganya... hah...
Tidak ada MagSafe, kurang satu core GPU, dan notch dengan harga segini..?
Aduh... entah karena kurs, rasanya harganya naik banget...
Kalau suatu hari kita menyuruh AI membuktikan Hipotesis Riemann, lalu sehari kemudian ia benar-benar mengeluarkan jawabannya, pasti bakal heboh.
Kalau dalam kasus saya, cara mencari dan mempelajari hal-hal yang belum saya ketahui sudah berubah total, dan bukan hanya dalam menulis kode, tetapi juga dalam cara menetapkan arah teknis sebuah proyek; saya bekerja dengan kecepatan dan cara yang sama sekali berbeda dibandingkan 6 bulan lalu. Peningkatan produktivitas jelas tidak perlu diragukan lagi.
Bahkan sampai sekitar 1 tahun yang lalu, kalau melihat orang di sekitar yang sangat memuja kode buatan AI, di kepala saya mungkin akan muncul sekitar 200 tanda tanya, jadi perubahan belakangan ini benar-benar mengejutkan.
Kalau dibalik, dibanding AI, justru smartphone itu cuma telepon yang ditempeli browser web, memangnya ada yang istimewa?
Kalau dipakai langsung, memang kadang terasa seperti semacam peramal.
Orang yang kebetulan mendapat hasil bagus jadi kagum lalu mempromosikannya ke mana-mana, sementara banyak yang menerima jawaban yang tidak memuaskan atau bahkan sama sekali salah cenderung menganggap ya memang masih sebatas itu lalu berlalu begitu saja...
Sepertinya Signals sedang menuju Trough of disillusionment dalam Gartner hype cycle 🤔 Dengan use case yang makin terbentuk, saya rasa penilaiannya bisa membaik secara bertahap
Oh, ternyata berbayar ya
Saat saya masih mahasiswa S1, ada kelas di mana kami membuat papan 8086 dengan menyoldernya secara manual, lalu menghubungkan keypad angka dan LCD teks, sampai membuat kalkulator (yang hanya melakukan operasi aritmetika dasar) dengan assembly 8086.
Saya berhasil membuat papan dan menghubungkan keypad serta LCD hingga bisa berjalan, tetapi tidak berhasil membuat kalkulatornya.
Saat itu saya berpikir saya tidak berbakat di bidang perangkat lunak, jadi saya bekerja sebagai insinyur perangkat keras, tetapi entah bagaimana sekarang saya justru mengembangkan perangkat lunak.
Kalkulator itu benar-benar sulit.
Bahasa Korea juga berfungsi dengan baik. Hanya saja, terasa agak canggung.
Jika melihat catatan lama proyek kokoro, jelas dulu ada voice bahasa Korea, tetapi melihat diskusi di sisi Discord, tampaknya mereka mengalami kesulitan untuk distribusi karena klausul larangan ekspor data ke luar negeri dari AI Hub Korea...
Wah, kejadian yang kemarin itu ternyata terus bergulir ya T_T;;
Terima kasih atas rekomendasi bukunya
Sepertinya pemeringkatan di atas peta memang masih merupakan area yang menyisakan banyak tantangan yang layak untuk dicoba. Jujur, sampai terasa agak mengejutkan. Belakangan ini saya memakai Google Maps di luar negeri, tetapi sulit mempersempit kondisi pencarian restoran dengan tingkat presisi yang saya inginkan. Untuk menampilkan ulasan dengan nuansa atau tone yang saya cari pun rasanya masih seperti cerita yang sangat jauh. Semangat untuk semua orang di industri yang membuat peta!!
Apakah perusahaan-perusahaan Korea juga tidak akan membatasi penggunaannya?
Ah, jadi itu sebabnya ada toko-toko dengan nama seperti pembersihan cuci komputer. Menarik juga.