В гостях порешали какие-то задачи с Gemini. Колоссальнейшая разница с
тем что видел в ChatGPT. Последний даёт тонну букв и слов, но всё как-то
натянуто. Даже мой банальный излюбленный вопрос "по какому протоколу
работает Интернет" Gemini ответила просто идеально: IP, плюс BGP, только
в самом конце упомянула ещё TCP и UDP. Спросили "а где SCTP?", объяснила,
что конечный домашний Интернет пользователь вряд ли его видит, ну и всё
в таком духе. Всякие задачи для стажёров он решает на порядок лучшим
кодом чем нам притаскивали. Однако, Go код -- похож на настоящий, но на
самом деле с логическими ошибками и по сути не рабочий на практике.
Что-то у всех LLM-ов что мне показывали с Go прямо туго.
Просили кое какие вещи написать с использованием PyDERASN. В принципе
справился. Спросили а что это за библиотека, кто автор. Понеслась куча
текста в котором "библиотека для самой строгой и надёжной...". По сути
вся информация про него есть в одной моей статье, не более. И LLM просто
пересказывает её, но гораздо более пафоснее. Вот типа ровно один человек
в одном месте сказал что она "самая, самая" и LLM уверенно и
бескомпромиссно даёт ответ что "она известна как самая, самая". Страшно
когда люди подобные ответы просто будут брать на веру. Точнее уже берут,
что и страшно.
Мне бы в голову не пришло, но там задали вопросы и как я выгляжу, могу
ли понравится женщинам. Там уже чисто отсебятина пошла. Источником
данных явно была моя About страничка на домашней. Упомянул FSF? Всё, LLM
простыню выдаст о том какой я боец за СПО. Как я выгляжу? Говорил про
свитер и бороду -- а это уже прям просто тупо стереотипных сисадминов и
фидошников берут. Я известен созданием GOSTIM, как оказалось. Мне
понадобилось время, чтобы вспомнить что это такое -- а это просто статья
на хабре про написание IM за один вечер.
Что там про женщин? Банальная фигня из жёлтой прессы, начинающаяся с
"женщины любят умных". По жизни только убеждаюсь что женщины склонны
заниматься самообманом и/или делать вид что им такие нравятся, а на
практике это вообще не в приоритетных местах оценок.
В общем, какую-то рутину, как и ожидалось, оно может помочь сделать, но
к ответам нужно подходить с максимально выкрученным критическим
мышлением и яростным недоверием к получаемой информации. Go-код с
логическими ошибками и неправильными проверками err на nil -- это
серьёзно, за каждой строчкой нужен глаз да глаз. Python, кстати, более
менее был. Tcl сделал вроде рабочий код, но совсем уж плохой, не
пригодный даже для доделок. Но впечатлён колоссальной разницей с тем,
что видел в ChatGPT.