Tekoäly

[finWeazel]

tekeeköhän noilla pienemmillä quanteilla mitään?

nvfp4 kultastandardi. Saa fp8 tarkkuuden, mutta 4bit per parametri. tavan fp4:ssa huomattavasti vähemmän tarkkuutta. Laguna s2.1:sta näkee miten myös tuo nvfp4 tarjoaa pienemmän mallikoon niin säästyy muistia(allaoleva kuva). mxfp4/nvfp4 vaatii raudalta tuen, ts. nvidian blackwell taitaa olla ainoa pelaaja tässä kaupungissa kuluttajapiireistä. Jos ei ole rautatukea niin nvfp4/mxfp4 blocki skaalainsysteemi ei toimi optimaalisesti vaan pitää laskea shadereilla == hidastaa/ei toimi.

Tags · laguna-s-2.1

Our most capable model to date, designed for long-horizon work. 70.2% on Terminal-Bench 2.1 at 118B-A8B.

ollama.com

Kuvanmukainen blockeihin perustuva härpätin

 

[takomo]

nvfp4 kultastandardi. Saa fp8 tarkkuuden, mutta 4bit per parametri.

No ei saa. 4-bit FP hukkaa n. 1 bit infoa verrattuna kokonaislukuformaatteihin, eli on verrattavissa 3-bit kvantisointiin.

Kannattaa nyt kuitenkin muistaa, että "4-bit" tarkoittaa sitä, että käytettävissä on 16 eri numeroarvoa jonkin kertoimen arvon koodaamiseen. Eri koodauksissa on kyse vain siitä, mikä merkitys näille 16 numeroarvolle annetaan. Optimoitu 16 arvon LUT on parempi kuin kaavamainen liukulukutulkinta.

 

[finWeazel]

No ei saa. 4-bit FP hukkaa n. 1 bit infoa verrattuna kokonaislukuformaatteihin, eli on verrattavissa 3-bit kvantisointiin.

nvfp4 lisää tarkkuutta kaksitasoisella skaalauksella. Jokaiselle 16numeron palaselle on skaalainarvo + joka tensorille on oma skaalainarvo. Vanilla fp4:ssa tätä skaalainsysteemiä ei ole. Asia selviää edellisen postauksen kuvasta. nvfp4:lla saadaan käytännössä fp8:sta vastaava tarkkuus sekä opetus että inferenssikuormissa. Opetuskuormista ja nvfp4:sta erittäin hyvä artikkeli + skriptat open sourcessa: The 4-bitter Lesson

Jotta noita 16itemin blockeja syntyisi mallit on opetettava ja suunniteltava oikein. Tän takia vasta ihan uusimmista malleista kuten edellisen postauksen laguna s2.1 tai nvidian uusimmat nemotron mallit löytyy nvfp4 tuki. nvp4/mxfp4 yleistynee nopeasti kun yritykset alkavat käyttämään uudempia rautoja mallien opettamiseen.

Bitter lesson artikkelin yleistivät nvfp4 opetusreseptin. Tän pohjalta kuvissa glm-5.1:en inferenssitarkkuus nvfp4 vs. fp8. Vanilla fp4 jää tarkkuudessa kauas taakse,...

 

[takomo]

nvfp4 lisää tarkkuutta kaksitasoisella skaalauksella. Jokaiselle 16numeron palaselle on skaalainarvo + joka tensorille on oma skaalainarvo. Vanilla fp4:ssa tätä skaalainsysteemiä ei ole.

Tämä ei mitenkään oleellisesti poikkea muista koodauksista. Ainahan näissä on jollekin blokille jonkinlainen skaalaus. Oleellista on, että skaalaustekijät pitää kuljettaa mukana ja ne kasvattavat mallin kokoa.

Varovaisesti olisin sitä mieltä, että optimoitu 4-bit LUT (look-up-table) johtaa aina parempaan koodaukseen kuin kiinteä 4-bit tulkinta liukulukuina. Esim. IQ4NL-kvantisointi voi olla aika hyvä kokoon nähden.

 

[finWeazel]

Tämä ei mitenkään oleellisesti poikkea muista koodauksista. Ainahan näissä on jollekin blokille jonkinlainen skaalaus. Oleellista on, että skaalaustekijät pitää kuljettaa mukana ja ne kasvattavat mallin kokoa.

Ei ole. Tavallinen fp4 niin ei ole mitään skaalainta millekään blockeille. Jos haluaa jotain skaalailla niin tarvii käyttää siihen shadereita mikä kuluttaa lisää laskentatehoa.

nvfp4:lla on 16 numeron palaselle sama skaalainarvo ja skaalaimen toteutus raudassa kiihdytetty ts. ei hidasta versus fp4. Rauta näkee kaksi striimiä, toisessa on matriisin arvot ja toisessa striimissä skaalaimen arvot. Mun aikaisemmasta postauksesta näkee, että nvfp4 laguna s2.1 vie 67GB, 8bit versio 128GB. Puhdas 4bit versio lienee 64GB. 4bit kvantisoitu versio kuitenkin 96GB ts. ei liene kaikkia alkioita muutettu neljään bittiin.

16 fp4 numeroa vie 64bittiä ja 64bit kohti on yksi 4e3m=7bit skaalainarvo. Lisää noin 10% mallin kokoa samalla kun päästään fp8 tasoiseen laskentaan. Per matriisi ts. mallin kerros on yksi e8m23 skaalainarvo. Tuo, että nvfp4 malli ei kasvanut ihan 10%:ia laguna s2.1:ssa kertonee siitä, että jonkinlainen pakkaus on skaalainarvoille, ehkä yksinkertainen rle tms. joka on triviaali purkaa ja jolla saadaan mallia pienemmäksi.

Mutta turha tästä väännellä, katsot kuvat ja luet vaikka sen linkatun 4bitter lesson blogin niin asia selviää. Tän saman syyn takia amd:n konesaliraudassa on mxfp4. Löytynee mxfp4 myös seuraavasta amd:n kuluttajaraudasta.

edit. Lisätään nyt vielä video missä selitetty todella hitaasti ja selkeästi mistä on kyse

Tämän sisällön näkemiseksi tarvitsemme suostumuksesi kolmannen osapuolen evästeiden hyväksymiseen.
Lisätietoja löydät evästesivultamme.

Hyväksy kolmannen osapuolen evästeet

Linkki: https://www.youtube.com/watch?v=UTfg-_EGurw

 

[Halpuuttaja]

tekeeköhän noilla pienemmillä quanteilla mitään?

Tässä artikkelissa löytyy Qwen 3.6 27B mallin eri GGUF kvanttien KLD-testejä, jotka tehty harvinaisen laajalla aineistolla (saman tyypin substackista löytyy muitakin tämän kevään Qwen ja Gemma malleilta vastaavia testejä):

Qwen 3.6 27B GGUF Quality Benchmark: unsloth, lmstudio-community, Jackrong, bartowski, mradermacher, ubergarm, ggml-org compared

87 GGUF quants benchmarked against BF16, ranked by KL divergence

localbench.substack.com

KLD mittaa raa'asti vain sitä kuinka kauas kvantin ulosanti erkaantuu lähtötilanteesta, eli tässä tapauksessa BF16 painoista. Älykkyyttä se ei suoranaisesti mittaa ja teoriassahan lähtötilanteesta voisi erkaantua myös entistä älykkäämpään suuntaan, mutta kvantisoitaessa näin ei varmastikaan tapahdu. Tuosta saa ehkä jotain kuvaa mitkä osa-alueet kärsii nopeiten kun mennään pienempään kvanttiin päin:



Suppeammalla aineistolla ajettuja Qwen 3.8 27B KLD-lukemia exllamav3:n devaajalta. Tuo exl3 käyttää jotain melko kehittynyttä kvantisointimetodia (QTIP).

turboderp/Qwen3.8-27B-exl3 · Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

huggingface.co

Llama.cpp:n puolella vaikka kehitystyö on muuten todella vilkasta, niin noita kvantisointimetodeja ei ole oikein työstetty eteenpäin viimeaikoina mun ymmärtääkseni. K-kvanttien ja imatrix kalibroinnin isä riitaantui muiden devaajien kanssa hyvän aikaa sitten ja pyörittää nykyään omaa forkkiaan, ik_llama.cpp:tä jossa on noita metodeja on kehitelty eteenpäin. Tuossa substack artikkelissa onkin pari ik_llama.cpp kvanttia mukana ja esiintyvät edukseen.

 

[takomo]

Suppeammalla aineistolla ajettuja Qwen 3.8 27B KLD-lukemia exllamav3:n devaajalta. Tuo exl3 käyttää jotain melko kehittynyttä kvantisointimetodia (QTIP).

Tästä crop:

Tuosta nähdään, että tuo NVFP4 vie tilaa melkein yhtä paljon kuin kookas 5-bittinen koodaus (Q5_K_XL) mutta sen laatu on tässä vain vähän parempi kuin suppea 4-bittinen koodaus (IQ4_XS).

NVFP4 voi olla hyvä juttu, jos mallin nopeus on kriittinen mutta muistia on riittävästi käytössä. Olettaisin, että tällöin rautatuettu koodaus pyyhkii muilla lattiaa. Jos taas mallin sopiminen VRAMiin on kynnyskysymys - kuten hyvin helposti on kuluttajaraudalla - niin tehokas pakkaus on tärkeämpi kuin mallin nopeus. IQ4_XS-pakattuna malli sopii auttavasti 16GB kortille.

 

[finWeazel]

NVFP4 voi olla hyvä juttu, jos mallin nopeus on kriittinen mutta muistia on riittävästi käytössä. Olettaisin, että tällöin rautatuettu koodaus pyyhkii muilla lattiaa. Jos taas mallin sopiminen VRAMiin on kynnyskysymys - kuten hyvin helposti on kuluttajaraudalla - niin tehokas pakkaus on tärkeämpi kuin mallin nopeus. IQ4_XS-pakattuna malli sopii auttavasti 16GB kortille.

Malli pitää opettaa nvfp4/mxfp4, että saa hyvän lopputuloksen. Kiinalaisilla ei pitäisi olla nvfp4/mxfp4 kykyistä rautaa, koska kaikki noiden opettamiseen pystyvät raudat ovat vientikieltojen ja maahantuontikieltojen takana. Puhtaasti kvantisoimalla malli nvfp4/mxfp4:een ei toimi optimaalisesti kun ei synny 16 tai 32 numeron palasia joissa sama skaalainarvo toimii. ts. tuo sun laittama vertailu ei ole millään tavalla järkevä.

mxfp4:sta, sama idea mutta huonompilaatuinen kuin nvfp4. Vähemmän bittejä skaalainarvoissa, vain yksitasoinen skaalaus ja 32numeron palaset versus 16 numerolle oma skaalainarvo.

MXFP4 stands for Microscaling FP4, a next-generation 4-bit floating-point format created and standardized in early 2024 by the Open Compute Project (OCP). This initiative, backed by tech giants including AMD, NVIDIA, Microsoft, Meta, and OpenAI, set out to lower the hardware and compute barriers to cutting-edge AI.

This structure lets MXFP4 efficiently represent the wide dynamic range found in modern AI models even with only 4 bits per value while keeping storage overhead low. It’s a radical departure from uniform quantization.

What’s MXFP4? The 4-Bit Secret Powering OpenAI’s GPT‑OSS Models on Modest Hardware

A Blog post by Rakshit Aralimatti on Hugging Face

huggingface.co

 

[Terozzz]

Oho mitkä testitulokset tuo Qwen3.8 27b on vetässyt. Aivan samalla tasolla GPT5.6 LUNAn kanssa. Kautta linjan

Comparison of AI Models across Intelligence, Performance, and Price | Artificial Analysis

Comparison and analysis of AI models across key performance metrics including quality, price, output speed, latency, context window & others.

artificialanalysis.ai

 

[David ":DA" Imodium]

Oho mitkä testitulokset tuo Qwen3.8 27b on vetässyt. Aivan samalla tasolla GPT5.6 LUNAn kanssa. Kautta linjan

Comparison of AI Models across Intelligence, Performance, and Price | Artificial Analysis

Comparison and analysis of AI models across key performance metrics including quality, price, output speed, latency, context window & others.

artificialanalysis.ai

Onko mitään käytännön eroja jotka ovat käytäntöön vietävissä? Malleja on tullut kuin sieniä syksyisin ja osa niistä on saatavilla vain hetken ja osa ei koskaan.

Kysyn saman vielä toisinpäin. Onko kukaan täällä ottanut benchmarkin voittanutta mallia käyttöön?

 

[@Pauli]

https://www.tomshardware.com/tech-i...xploited-to-root-macs-and-plant-monero-miners

Muistaako joku kohua keväältä, kun Anthropic löysi niin paljon kaikkea, että malli vedettiin pois julkisesta jakelusta koska muuten hakkerit juhlii.
Harmillisesti juuri reaalimaailman haavoittuvuudet jäi niin siltä kun niiltä paljon puhutuilta "vielä labrassa" olevilta julkaisuilta löytämättä.

Olisi hauska nähdä vertailu vaikka Applen/Microsoftin yms... yritysten tietoturvapäivitysten kokomääristä vaikka 2024-2025-2026, jos kerran uudet mallit löytävät valtavan määrän turvallisuusaukkoja, niin luulisi niiden aiheuttavan yrityksissä enemmän patchien julkaisuja kuin ennen?

 

[dropadrop]

Et ole tainnut erityisemmin seurata tietoturvaan liittyvää uutisointia tai yleisten softien (selaimet, käyttikset) päivitysten tietoturvasisältöä?

Ymmärtääkseni tänä vuonna on jo löydetty saman verran haavoitttuvuuksia (uusia CVE merkintöjä) kuin koko 2025.

edit: tässä graafia 21 yrityksen osalta, toki on viive miten CVE entryt luodaan, ja vielä enemmän jos kolmas osapuoli raportoi

 

[@Pauli]

Et ole tainnut erityisemmin seurata tietoturvaan liittyvää uutisointia tai yleisten softien (selaimet, käyttikset) päivitysten tietoturvasisältöä?

Ymmärtääkseni tänä vuonna on jo löydetty saman verran haavoitttuvuuksia (uusia CVE merkintöjä) kuin koko 2025.

edit: tässä graafia 21 yrityksen osalta, toki on viive miten CVE entryt luodaan, ja vielä enemmän jos kolmas osapuoli raportoi

varmasti löytöjä tulee enemmän kun selailu ja raportointi voidaan automatisoida, toisessa päässä ne luokitellaan ruuhkassa high osastolle että saadaan läpikäyntiin resursseja eikä tuskin Nvidiat, Microsoftit ja muut mausta omia "löytöjään" ja määriään mitenkään, että saisi omaa häntää nostettua.

Enemmän se pointti oli siinä, että monikohan näistä on joku bugi mikä teoriassa mahdollistaa jotain, mutta tuo linkittämä juttu on reaalimaailmassa aika iso aukko, jota mikään malli ei löytänyt.

 

[antti-x]

Behind the Curtain: The new existential threat to AI

Republicans and AI CEOs are in full panic mode.

www.axios.com

USA:N politiikassa mielenkiintoista kun AI rakentamisen kannattaminen saattaa purra poliitikkoa pahasti nilkkaan syksyn vaaleissa. Ja jos populistisesti mennään läpi vastustamalla datakeskuksia, niin vaikea siitä on vaalien jälkeen peruutella.

 

[dropadrop]

varmasti löytöjä tulee enemmän kun selailu ja raportointi voidaan automatisoida, toisessa päässä ne luokitellaan ruuhkassa high osastolle että saadaan läpikäyntiin resursseja eikä tuskin Nvidiat

Siis epäilet ettei haavoittuvuuksia oikeasti löydy enempää kuin ennen, ne vaan luokitellaan väärin / käsitellään automaattisemmin?

Onko jotain lähdettä, kun mä olen ennemmin ymmäetänyt että enemmänkin on ongelmia käsitellä (yhdistelmä sitä että löytyy enemmän, ja sitä että joukossa on täyttä paskaa joka pitää kuitenkin käsitellä). Monilla noista firmoista on myös bug bounty prosessit joiden myötä ainakin ulkoisten löydösten osalta korkeampi score tarkoittaa isompaa maksua.

Haavoittuvuuden pisteytys on suht standardi prosessi ja monille löydetyille haavoittuvuuksille luodaan proof of concept metasploit esimerkki. Jos yhtäkkiä korkean severiteetin haavoittuvuudet eivät mahdollista mitään erikoisempaa aiheesta on varmaan paljon uutisia ja keskustelua?

 

[Johan_V]

Onko jotain lähdettä, kun mä olen ennemmin ymmäetänyt että enemmänkin on ongelmia käsitellä (yhdistelmä sitä että löytyy enemmän, ja sitä että joukossa on täyttä paskaa joka pitää kuitenkin käsitellä). Monilla noista firmoista on myös bug bounty prosessit joiden myötä ainakin ulkoisten löydösten osalta korkeampi score tarkoittaa isompaa maksua.

Ainakin monet firmat ovat lopettaneet "bug bounty" ohjelmat, koska huonolaatuinen AI paska tukkii koko raportointikanavan.

 

[dropadrop]

Ei se tarkoita ettei ole haavoittuvuuksia, tai että yritykset vääristelisivät pisteitä. Mielenkiintoisesti tossa ylläolevassa linkissäkin scorea nostettiin jälkikäteen.

 

[PRORAUTA]

Gamers nexus nvidia ja kumppanit asiaa. Kiertotalous jne. Visiot miten jokaisella on kaiken tallennus ym.

Tämän sisällön näkemiseksi tarvitsemme suostumuksesi kolmannen osapuolen evästeiden hyväksymiseen.
Lisätietoja löydät evästesivultamme.

Hyväksy kolmannen osapuolen evästeet

Linkki: https://www.youtube.com/watch?v=F33Ohjufi9k

 

[Arctips]

Jos oletetaan että AI ja datacenterit kuluttaa valtavasti energiaa ja vettä, seurauksena voi olla resurssien ylikuormitus, joka näkyy sähkökatkoina ja vesipulana. Kun verkko ei kestä niin eikö häiriöt leviä arjen peruspalveluihin ja esimerkiksi sairaaloissa sähkökatko voi olla hengenvaarallinen.... koska potilastietojärjestelmät, hengityskoneet ja leikkaussalit YM mistä en edes tiiä ovat täysin riippuvaisia jatkuvasta sähkö ja tieto virrasta.. Jos potilaasta ei saa tietoa kuka on vastuussa kun hän kuolee?

Jos koko netti menee nurin niin koko yhteiskunta pysähtyy... pankit, raha ei liiku, logistiikka, viestintä ja hallinto ovat kaikki verkon varassa ja mikään ei toimi ei edes yhteydet.... AI voi tuoda utopian mutta mua häiritsee tässä keskustelussa lähes täysin huutava hiljaisuus mahdollisista ongelmista

 

[antti-x]

Kas, olen tässä kuussa kysynyt perplexity:n kautta ehkä 10 kysymystä jatkokysymyksineen, ja nyt on (vielä hetken kyllä ilmainen) pro-tilaus loppuun käytetty. Ei siis mitään ohjelmointia tai kuvien tekemistä tms. vaan ainoastaan pari tekstikysymystä.

Mielenkiintoista miten AI:n kokonaisuus tavallisten kuluttaijen kannalta lähtee tässä kehittymään, halvat/ilmaiset ratkaisut saattavat olla aika pian historiaa.

 

[dropadrop]

Mulla on chat-gpt toiminut OK kotona, ja otin sen lähinnä kun ymmärsin että riittäisi tämmösessä kevyessä käytössä paremmin.

Töissä joku Clauden yritys-soppari eikä tarvitse kysyä montaakaan kysymystä kun päivän tokenit kulutettu.

Mut ihmisten maksuvalmius riippunee siitä, mitä vaihtoehtoja on valittavissa. Kyllä mä ottaisin mielummin Clauden, mut pärjään chat-GPT’llä kun on halvempi ja tokenit riittää. Ottaisin myös jonkun muun jos tän hinta nousisi merkittävästi / paskottaisiin.

Ja jos nyt ymmärsin oikein, niin Anthropicin bruttokate on jo 70% tienoilla vaikka GPU’t maksaa maltaita. Bruttokate ei pidä sisällään uusien mallien kehitystä, mutta tuo kuitenkin kertoo että jonkinlainen polku voitollisuuteen on olemassa. Ja jos hinnat vähentää kysyntää tippuu raudan hinta joka helpottaa mallien pyörittäjien tilannetta.

Toki rahan loppuessa uusien mallien kouluttaminen hidastuisi merkittävästi. En tiedä haittaisiko tuo edes suuremmin ketään, mutta toki asettaisi laakereillaan lepäävät hankalaan tilanteeseen jos muut kehittää edelleen.

 

[Algron28]

Kas, olen tässä kuussa kysynyt perplexity:n kautta ehkä 10 kysymystä jatkokysymyksineen, ja nyt on (vielä hetken kyllä ilmainen) pro-tilaus loppuun käytetty. Ei siis mitään ohjelmointia tai kuvien tekemistä tms. vaan ainoastaan pari tekstikysymystä.

Mielenkiintoista miten AI:n kokonaisuus tavallisten kuluttaijen kannalta lähtee tässä kehittymään, halvat/ilmaiset ratkaisut saattavat olla aika pian historiaa.

Sinäänsä voisi itse vähän maksaakkin, jos vain se maksullisuus näkyisi vankasti siinä vastausten laadussa, ja nyt tarkoitan sellaisia yleismasilmallisia kysymyksiä enkä mitään koodausta tai muuta vastaavaa.

 

[PRORAUTA]

Lukujen valossa AI:ssa on menossa jännät kuviot. Kovassa äänessä ongelmista on netissä Ed Zitron. videossa mm. (googlen ai tuotoista 70% tulee open-ailta ja anthropicilta.) Myös Amazonilla merkittävä osa tulee samoilta.

The AI boom isn’t real: 70% of AI revenue comes from OpenAI and Anthropic | Ed Zitron

Tämän sisällön näkemiseksi tarvitsemme suostumuksesi kolmannen osapuolen evästeiden hyväksymiseen.
Lisätietoja löydät evästesivultamme.

Hyväksy kolmannen osapuolen evästeet

Linkki: https://www.youtube.com/watch?v=68X8yEatepQ

 

[finWeazel]

Lukujen valossa AI:ssa on menossa jännät kuviot. Kovassa äänessä ongelmista on netissä Ed Zitron. videossa mm. (googlen ai tuotoista 70% tulee open-ailta ja anthropicilta.) Myös Amazonilla merkittävä osa tulee samoilta.

The AI boom isn’t real: 70% of AI revenue comes from OpenAI and Anthropic | Ed Zitron

Tämän sisällön näkemiseksi tarvitsemme suostumuksesi kolmannen osapuolen evästeiden hyväksymiseen.
Lisätietoja löydät evästesivultamme.

Hyväksy kolmannen osapuolen evästeet

Linkki: https://www.youtube.com/watch?v=68X8yEatepQ

Aika järjetön johtopäätös citron:lla. Syy tuohon on se, että tän hetken parhaimmalla marginaalilla myyvä ai tuote on ai koodausagentit. Anthropic ja OpenAI noissa niin paljon esim. googlea, microsoftia, amazonia yms. edellä, että rahat ai koodausagenteista menevät anthropic:lle ja openai:lle. Kissakuvien generointi tai chatbot-tyttöystävä eivät ole niitä käyttötapauksia millä taotaan rahaa AI:sta tällä hetkellä.

Vähän samantasoinen rimanalitus citron:lla kuin sanoa, että sosiaalinen media ei ole totta koska googlen wave/googleplus eivät ottaneet tuulta allensa ja unohtaa että metalla ja tiktok:lla on oikea bisnes kuitenkin käsissä. Tai että matkapuhelimet eivät ole totta kun windows phone kuoli pois.

 

[I'maRobot]

unohtaa että metalla ja tiktok:lla on oikea bisnes kuitenkin käsissä. Tai että matkapuhelimet eivät ole totta kun windows phone kuoli pois.

hm.
Meta ja Töktök eivät tee rahansa somella tai videoilla vaan mainoksilla. Android ei tee rahansa softalla vaan "oheis"raudalla kuten myös iOS.
AI ei tule tekemään rahansa softalla vaan mainoksilla ja käyttäjätiedon analysoinnalla ja myynnillä. Rautakauppias on se joka AI:lla rikastuu, ei mallien tekijät.

"Rohkeita" ovat ne jotka näille AI-mallintajille antavat osaamisensa coren ja vielä maksavat siitä. Joskus muinoin SaaS pilvipalveluiden tullessa markkinoille kysyin itseltäni että kuka tietää minkä tahansa toimialan tilanteen parhaiten? Vastaus: Ne jotka hostaavat alan (softa)palveluita joille kilpailevat firmat ulkoistavansa datansa. Kaikki on myytävänä kun hinta on oikea.

 

[finWeazel]

hm.
Meta ja Töktök eivät tee rahansa somella tai videoilla vaan mainoksilla. Android ei tee rahansa softalla vaan "oheis"raudalla kuten myös iOS.
AI ei tule tekemään rahansa softalla vaan mainoksilla ja käyttäjätiedon analysoinnalla ja myynnillä. Rautakauppias on se joka AI:lla rikastuu, ei mallien tekijät.

"Rohkeita" ovat ne jotka näille AI-mallintajille antavat osaamisensa coren ja vielä maksavat siitä. Joskus muinoin SaaS pilvipalveluiden tullessa markkinoille kysyin itseltäni että kuka tietää minkä tahansa toimialan tilanteen parhaiten? Vastaus: Ne jotka hostaavat alan (softa)palveluita joille kilpailevat firmat ulkoistavansa datansa. Kaikki on myytävänä kun hinta on oikea.

Tuolta pääsee alulle sen suhteen missä ai-koodausavustimet on ja miten käy lafkoille jotka yrittävät tehdä vain artesaanikoodia käsin. tldr, koodausmaailma on muuttunut ja tulos näkyy siinä miten anthropic ja openai saavat myytyä frontier tokenia. Google ei saa kun heidän ai-mallit ovat jäljessä: AI-koodausavustimet, keskustelua AI-avustetusta koodaamisesta/skriptaamisesta/dokumentoinnista/...

Pointti mun verrokeissa oli, että kaikki asiaa X tekevät firmat eivät pärjää. Tällä hetkellä google ei pärjää koodausavustinkisassa mistä ai-firmojen liikevaihto tulee. Ei ole mitenkään yllättävää, että rahat menevät ns. parhaita koodausavustimia tarjoaville taloille(openai ja anthropic). OpenAI ja anthropic omat konesalit eivät riitä niin vuokraavat ms, google, spacex jne. tahoilta lisää konesalia.

 

[I'maRobot]

Tuolta pääsee alulle sen suhteen missä ai-koodausavustimet on ja miten käy lafkoille jotka yrittävät tehdä vain artesaanikoodia käsin. tldr, koodausmaailma on muuttunut ja tulos näkyy siinä miten anthropic ja openai saavat myytyä frontier tokenia. Google ei saa kun heidän ai-mallit ovat jäljessä: AI-koodausavustimet, keskustelua AI-avustetusta koodaamisesta/skriptaamisesta/dokumentoinnista/...

Lillukanvarsiin tutustumalla ei pääse jyvälle ilmastonmuutoksesta. Putken läpi katsottuna toinen pää maailmasta on kovin pieni ja kapea.
Tämän otsikkona taisi olla "Tekoäly" eikä AI-koodaaminen, vai ... ?

Pointti mun verrokeissa oli, että kaikki asiaa X tekevät firmat eivät pärjää. Tällä hetkellä google ei pärjää koodausavustinkisassa mistä ai-firmojen liikevaihto tulee. Ei ole mitenkään yllättävää, että rahat menevät ns. parhaita koodausavustimia tarjoaville taloille(openai ja anthropic). OpenAI ja anthropic omat konesalit eivät riitä niin vuokraavat ms, google, spacex jne. tahoilta lisää konesalia.

Kun "kaikki" tekee koodia ei sillä ole enää suurta arvoa (tai entistä ryöstöhintaa ei voi asiakkaalle yrittää perustella sillä). Kun ei ole arvoa ei ole businesta. Kun ei ole businesta ei ole maksajia. Vain siirtymävaiheessa tyhmät vanhat IT-päälliköt maksaa timantteja mutta sekin muuttuu nopeasti. Sama oli dotcom huumassa.

Jos haluaa jotain vuokrata niin sitä on liikaa/ylimääräistä. Miksi on liikaa? Koska joko ostettu investointimielessä arvonnousun takia (spekulatiivinen riskisijoitus) tai sitten todettu että PTS näyttää että tästä langasta tulee kylmä ämpäri vettä päähän ja nyt otetaan investoinnit pois ja ulkoistetaan riskit vuokraajalle (=kupla). Kumpaa veikkaisit?

 

[antti-x]

Seuraava käyttöraja tuli vastaan. Itsellä tallennustilan takia 10€/kk google AI+ tilaus. Kokeilin videotyökalua ihan omaksi huviksi. Se teki yhden ihan ok klipin mutta muutti lähdekuvaan verrattuna kasvot täysin. Pyysin korjaamaan asiaa, mutta ilmeisesti se yksi video täytti jo koko budjetin. Huomenna voi taas tehdä yhden yrityksen.

Ilmeisesti AI ultra tarjoaisi 20x resurssit 100€/kk hinnalla, mutta siinäkin olisi aika nopeasti päivän budjetti käytetty jos jotain käyttökelpoista yrittäisi tehdä.

On tämä uusi AI aika aika mielenkiintoinen härsmärkkä seurattavaksi, ja ilmaiset lounaat on pitkälti nautittu.

 

[Count0]

hm.
Meta ja Töktök eivät tee rahansa somella tai videoilla vaan mainoksilla. Android ei tee rahansa softalla vaan "oheis"raudalla kuten myös iOS.
AI ei tule tekemään rahansa softalla vaan mainoksilla ja käyttäjätiedon analysoinnalla ja myynnillä. Rautakauppias on se joka AI:lla rikastuu, ei mallien tekijät.

"Rohkeita" ovat ne jotka näille AI-mallintajille antavat osaamisensa coren ja vielä maksavat siitä. Joskus muinoin SaaS pilvipalveluiden tullessa markkinoille kysyin itseltäni että kuka tietää minkä tahansa toimialan tilanteen parhaiten? Vastaus: Ne jotka hostaavat alan (softa)palveluita joille kilpailevat firmat ulkoistavansa datansa. Kaikki on myytävänä kun hinta on oikea.

Somen bisnesmalli on mainokset, mutta nyt moni yksilö/firma maksaa suoraan AI:n käytöstä. Mutta ei kai se miten raha tehdään vaikuta siihen onko jokin teknologia kaupallistettavissa? Mag7 tahkoaa rahaa myymällä immateriaa eikä rautaa. K-kauppa maitoa.

 

[finWeazel]

Mun tarkoitus oli vertauksilla kertoa tarina siitä miten muutama voittaja vie lähes kaiken. Ei ole mitenkään yllättävää jos pari isoa taloa vie AI kakun ja muille jää muruset. Tällä hetkellä rahakas kakku on lähinnä agenttinen koodaus API hinnan tokeneilla. Jos ja kun haarniskat ja kielimallit paranevat löytyy muitakin kakkuja ja toisaalta valmius maksaa paremmista tokeneista kasvaa. Esim. Openai:lta pian astra ja perään bel

OpenAI's 'Bel' Has Over 10 Trillion Parameters, And It Might Just Be The World's First "AGI-Threshold" Base Model

OpenAI's Bel can serve as a base not just for the post-Astra GPT-6 model, but also a potentially "AGI-threshold" model thereafter.

wccftech.com

Oletettavati muutama voittaja vie kaiken. On joko investoitava kuten kilpailijat tai jää pois kelkasta. Kaikki eivät tule voittamaan. Microsoft ei pärjännyt puhelimissa, google ei pärjännyt somessa, kaikki eivät pärjää AI:ssa, tai eivät ainakaan agenttisen koodauksen ai:ssa.

 

[dropadrop]

Seuraava käyttöraja tuli vastaan. Itsellä tallennustilan takia 10€/kk google AI+ tilaus. Kokeilin videotyökalua ihan omaksi huviksi. Se teki yhden ihan ok klipin mutta muutti lähdekuvaan verrattuna kasvot täysin. Pyysin korjaamaan asiaa, mutta ilmeisesti se yksi video täytti jo koko budjetin. Huomenna voi taas tehdä yhden yrityksen.

Ilmeisesti AI ultra tarjoaisi 20x resurssit 100€/kk hinnalla, mutta siinäkin olisi aika nopeasti päivän budjetti käytetty jos jotain käyttökelpoista yrittäisi tehdä.

On tämä uusi AI aika aika mielenkiintoinen härsmärkkä seurattavaksi, ja ilmaiset lounaat on pitkälti nautittu.

Jos videon tuottaminen kuluttaa paljon tokeneita niin ihan hyvä että sen maksaa ne jotka sitä generoi eikä muut…

Vaihtoehtona sitten tutkia tekisikö joku köykäisempi malli sen riittävän hyvin, vai onko jollain kilpailijalla erilainen laskutusmalli.

Mä näen töissä niin paljon tyhmää AI’n käyttöä, että pidän ihan tervetulleena jos ruvetaan vähän miettimään miten asiat voi tehdä järkevämmin. Toki tämä ei nyt liity tohon videoon mitenkään, mutta esim. agentti joka lukee valtavan softan koodin läpi joka kerta kun joku on tehnyt feature requestin selvittääkseen onko semmoinen ominaisuus jo olemassa. Mulla loppuu päivän tokenit Claudesta jos ajan sen kerrankin, luulis että olisi järkevämpää luoda joku konteksti jossa olisi featuret tiivistetysti.

 

[finWeazel]

Mulla loppuu päivän tokenit Claudesta jos ajan sen kerrankin, luulis että olisi järkevämpää luoda joku konteksti jossa olisi featuret tiivistetysti.

Ollaan vielä niin alkuvaiheessa, että tosi paljon on matalalla roikkuvia hedelmiä niin haarniskoissa, mcp-servereissä kuin kielimalleissakin. Sekin hankalaa, kun moni taho ajattelee niin, että todennäköisesti asiat x,y,z ratkeavat paremmalla mallilla niin näitä ei korjata haarniskassa kun se työ nähdään tarpeettomana.

Esimerkkinä grep ja cat yms. laulaa edelleen kun mallit parsivat koodia. Tän sijaan ehkä voisi käyttää esim: GitHub - colbymchenry/codegraph: Pre-indexed code knowledge graph, auto syncs on code changes, for Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, OpenCode, AntiGravity, Kiro, and Hermes Agent — fewer tokens, fewer tool calls, 100% local joka tekee koodista graafin mcp-serverin päähän. Tuon ja monen muun vastaavan avulla voi tehdä koodin läpikäymisestä paljon halvempaa.

Samaan aiheeseen liittyen olen miettinyt, että ehkä pitäisi jira yms. heittää kuikkaan. Tilalle työkalu missä speksataan agenttien ja ihmisten kanssa vaatimukset, arkkitehtuuri, tiketit jne. Olisi yksi paikka mikä kertoisi mitä, miten, miksi. Aika samankuuloinen idea kuin uml->koodi->uml looppi, mutta uusilla paremmilla työkaluilla ja agentti työstää paljon sen sijaan että ihminen tekisi tylsiä monotonisia taskeja.

Nvidialta parempiin haarniskoihin liittyen, mielenkiintoista tavaraa: Nvidia just showed that the harness, not the AI model, is now the real hero | TechCrunch

 

[dropadrop]

Toi on itseasiassa hyvä pointti, meillä sopivasti puhutaankin siitä, että halutaanko tulevaisuudessa käyttää Jiraa vai jotain muuta. Ehkä melkein kaikkien tiimien / osastojen välisten handoff’ien pitäisi tapahtua suoraan md filujen kautta kun enemmän ja enemmän se tiketti / dokumentti tulee ja menee tekoälyyn. Kuinkahan monta kertaa sama tieto on jo muunnettu word / confluence / jira / claude välillä ennen kuin se lopullinen jira jolla se siirtyy kehitykseen syntyy?

 

[Makis]

Voi kai sen speksata Jirassakin, nuo mallit osaa kyllä hakea ne tiketiy ja päivittää.

 

[ravallo]

Voi kai sen speksata Jirassakin, nuo mallit osaa kyllä hakea ne tiketiy ja päivittää.

Voi kai sen speksaa vaikka notepadissa, mutta ei se hyvä työkalu siihen ole. Mun mielestä tuossa Weazelin ideassa on ihan pointtia.

Jos ollaan tekemässä jotain pikkaisen pieruäppiä monimutkaisempaa oikeaa softaa niin ei ole mitenkään triviaalia träkkää sitä että mitäs siltä softalta nyt tällä hetkellä oikein haluttiinkaan, ja mitäs siitä on jo toteutettu, ja mites kaikki featuret oikein liittyykään toisiinsa... Jos on Jirassa 10k tikettiä joista ei ota erkkikään selvää että mikähän näistä kuvaa vaikapa sitä tämän hetken haluttua tilaa niin ei se paljoa lämmitä. Tottakai pitämällä hierarkia ja eri riippuvuudet hyvin hanskassa Jiran päässä saattaa pystyä jotenkin pitämään hommaa räpylässä mutta se vaatii aika paljon hommaa.

Sitten vielä AI-kehityksen quirksit päälle, kuten se ettei noi LLM:t ole kovin hyviä hahmottamaan että missäs kokonaisuudessa tällä hetkellä mennään, ja siksi ne tuppaa miettimään jo ratkaistuja juttuja uudelleen silloinkin kun ei olisi tarkoitus (ja sitten joko manuaalisesti tai harnessin pitää sanoa että älä koske!) ja mahdollisesti palaamaan uudelleen jo aikaa sitten hylätyihin ratkaisuihin...

Ja tietenkin se että tuollaisella voisi myös mahdollisesti säästää niitä kalliita tokeneita, kun hallinnan puolelta voitaisiin antaa LLM:lle vain sen verran kontekstia kun on relevanttia sen täskin osalta, kun arkkitehtuuri on hanskassa ja tietää että muutos X ei saa ihan tuosta vaan aiheuttaa muutoksia paikoissa Y tai Z.

 

[finWeazel]

Mun työkaluideassa iso pointti visuaalisuus. Näkisi UML tyyliin reaaliajassa arkkitehtuurin, design ja miten käyttäjät käyttävät+miten käyttötapaukset valuu arkkitehtuurin läpi. Speksaat tikettejä niin arkkitehtuuri yms. muuttuisi heti mukana. Mahdollistaisi aika interaktiivisen tavan speksailla + heti näkisi että jos lisätään käyttötapaus X mitä se tarkoittaa koko pinon kannalta.

Toinen puoli sitä, että jos saa kaiken tiedon yhdestä paikasta paljon helpompi sekä ihmisen että agentin pysyä kärryillä mitä, miksi, miten. Nykyisellään on kasa erillisiä työkaluja, AI:n aikana ehkä olisi parempi tehdä uusi integroitu työkalu versus yrittää käyttää yhtä softaa tiketeille, toista asiakkaan suuntaan bugeille, kolmannessa piirretään arkkitehtuuria, neljännessä joku räpeltää powerpointtiin asiakkaan käyttötapauksia jne. sillisalaatti.

UML:ssa on pointtinsa, mutta käytännössä osottautunut usein liian isotöiseksi tavaksi edetä. Ehkä agenttien aikakaudella UML tyylinen mallintaminen-koodi prosessi voisi toimia ja olisi kaikille nätti tapa hahmottaa kokonaisuutta, asiakkaan tarpeita, arkkitehtuuria jne.

 

[Makis]

Miten te seuraatte Notepadissa vaikka sen taskin etenemistä? Mistä se projupäällikkö esimerkiksi näkee mitä on tehty ja mitä tekemättä? Esimerkiksi miten seuraatte jotain sprinttiä?

Ja puhun siis nyt tuosta ajatuksesta, että kaikki menee md-filujen kautta. En ota muuhun kantaa.

 

[ravallo]

UML:ssa on pointtinsa, mutta käytännössä osottautunut usein liian isotöiseksi tavaksi edetä. Ehkä agenttien aikakaudella UML tyylinen mallintaminen-koodi prosessi voisi toimia ja olisi kaikille nätti tapa hahmottaa kokonaisuutta, asiakkaan tarpeita, arkkitehtuuria jne.

UML:ssä ja yleensäkin noissa visuaalisissa työkaluissa on ongelmana myös se rajanveto että millä tasolla mikäkin juttu pitää sinne kuvata - jos siellä on vinoneliö joka hemmetin iffille koodissa niin siitä tulee sellainen seitti ettei kukaan ota siitä selvää, ja jos taas se on liian ylätason abstrakti kuvaus niin siitä ei selviä mitään olennaista. Toisaalta jos tuolle olisi onnistuttu jo työkalussa vetämään selvät rajat niin ehkä sen saisi toimimaan.

Joskus värkkäilin yhdellä wannabe - "4 sukupolven" (tai miksi sitä nyt sanoiskaan) ysärillä värkkäillyllä työkalulla, jossa koodin päälinjat vedettiin UML:lla, ja sit aliprosesseja pystyi klikkailemaan yksityiskohtaisemmalle tasolle kunnes sitten vasta pohjalla tuli java vastaan. Idea oli tavallaan ihan siisti, mutta ei tuostakaan kaikkien asioiden hahmottaminen ihan helppoa ollut, monesti ne todellisen riippuvuudet esm. löytyivät sieltä alemmalta tasolta kuin missä se liitos/riippuvuus oli graafisesti esitetty.

Mutta joo, näissä harnesseissa ja vielä niiden päälle rakentuvissa kehityksen hallinnan työkaluissa ei ole kyllä vasta kuin raapaistu pintaa. Mä ainakin odotan näiltä suurempia juttuja kuin noilta uusilta malleilta.

Miten te seuraatte Notepadissa vaikka sen taskin etenemistä? Mistä se projupäällikkö esimerkiksi näkee mitä on tehty ja mitä tekemättä? Esimerkiksi miten seuraatte jotain sprinttiä?

Me puhutaan nyt vähän eri asioista, jira on ihan ok työkalu taskien hallintaan, mutta speksaukseen ei.

Jiratiksu edustaa aina jotain deltaa / muutosta, eli tässä ollaan -> tänne mennään, mutta Jira ei ole hyvä työkalu hahmottamaan sitä että täällä ollaan tai tältä pitäis näyttää kun on valmista.

 

[PRORAUTA]

Koodausavustimet joo on ihan kivoja ja veikkaan, että moni tekee omat softa versiot yhdestä jos toisesta mm pikkuohjelmasta ilman copilottia ym muuta vakoilu kuraa niillä. Yhdellä videolla näin, että Daw-ohjelmankin (Digital Audio Workstation) teko onnistuu. Kuinka kauan noi maksumallien tekijöiden muuri pysyy kasassa kun iso massa on jo löytämässä ilmaisia omalla laitteistolla ajettavia Kiinamalleja mm koodaus hommaan. On totta, että ei ole takeita kuinka kauan noita Kiina malleja jaetaan tuolla tavalla ilmaiseksi. Lopulta kuitenkin olleellista on miten hyvä se malli on. Et jos firma voi ladata 2 teratavun kiinamallin ja se tekee 94% siitä mitä Anthropicin paras malli. Voi olla järkeä jo ostaa omaa rautaa sen sijaan, että käyttäisi sitä markkinoiden kalleinta Claudelta.

Lokaalissa on paljon potentiaalia. Ehkä jopa tulevaisuus. Videomalleissa kiina on jo numero 1. Firmat käyttää Seedance 2.5:sta maksua vastaan.

 

[Makis]

Jiratiksu voi edustaa vaatimusta, niin me on tuota käytetty. Jiraan tulee ylätason epicit, jotka pilkotaan pienempiin vaatimuksiin. Meillä kun on tyypillisesti traceability vaatimuksena, ei toiveena. Pitää siis pystyä todistamaan viranomaiselle, että jokaiselle vaatimukselle löytyy testi ja pystyä näyttämään ne tulokset. Trust me, bro, ei oikein riitä. Nyt siis vaikkapa ylimmän tason vaatimus on security, se on pilkottu spesifeihin requihin, joka on pilkottu taskeihin. Ja noista löytyy linkit testicaseihin, aiemmin erilliseen työkaluun, nyt varmaan jatkossa käytetään tuota Xrayta.

Toki arkkitehtuurispeksit sun muut on sitten erikseen. Mutta vaatimustenhallintaan tuo on työkalu siinä kuin joku Word tai Doors.

 

[ravallo]

Jiratiksu voi edustaa vaatimusta, niin me on tuota käytetty. Jiraan tulee ylätason epicit, jotka pilkotaan pienempiin vaatimuksiin. Meillä kun on tyypillisesti traceability vaatimuksena, ei toiveena. Pitää siis pystyä todistamaan viranomaiselle, että jokaiselle vaatimukselle löytyy testi ja pystyä näyttämään ne tulokset. Trust me, bro, ei oikein riitä. Nyt siis vaikkapa ylimmän tason vaatimus on security, se on pilkottu spesifeihin requihin, joka on pilkottu taskeihin. Ja noista löytyy linkit testicaseihin, aiemmin erilliseen työkaluun, nyt varmaan jatkossa käytetään tuota Xrayta.

Toki arkkitehtuurispeksit sun muut on sitten erikseen. Mutta vaatimustenhallintaan tuo on työkalu siinä kuin joku Word tai Doors.

Juu, tästä en ole eri mieltä, juuri tuota tarve->muutos -jutun hallintaa varten Jira on.

Se vaan ei ole kovin hyvä väline jos halutaan selvittää että mikä jonkun kokonaisuuden nykytila on tai mikä se haluttu lopputulos on, kun se on vain kokoelma muutoksia.

Jos siellä on vaikka feature henkilön osoitenäytölle, jossa kerrotaan yleisesti että henkilön osoite pitää näyttää ja sitä pitää pystyä muokkaamaan. Sitten siellä on 85 eri tilaista tiksua, jotka voi olla tyyliin "mahdollistetaan ulkomaan osoitteen näyttäminen" ja sen 25 alitiksua, tai sitten "levennetään katuosoiterivi 300px -> 400px", niin sitten jos haluaisi tietää että miltähän se näyttö versiossa 2.4.7 tulee näyttämään ja mitähän siellä voi ja ei voi tehdä, niin ei se ihan triviaalisti sieltä Jirasta irtoa.

 

[Makis]

Kyllä se irtoaa, jos haluaa. Niihin tiksuihin voi lisätä erilaisia kenttiä, esimerkiksi just että mihin versioon tämä tiketti on tulossa. Meillä on riliisit tuolla ja niiden alta löytyy mitä siihen riliisiin tehdään. Sitten taas jos se näyttö saattaisi muuttua missä tahansa välissä, niin milläs sinä tiedät tarkalleen miltä se näyttö näyttää 2.4.7-versiossa? Mitä jos se ei onnistukaan tuohon versioon?

 

[dropadrop]

Jiratiksu voi edustaa vaatimusta, niin me on tuota käytetty. Jiraan tulee ylätason epicit, jotka pilkotaan pienempiin vaatimuksiin. Meillä kun on tyypillisesti traceability vaatimuksena, ei toiveena. Pitää siis pystyä todistamaan viranomaiselle, että jokaiselle vaatimukselle löytyy testi ja pystyä näyttämään ne tulokset. Trust me, bro, ei oikein riitä. Nyt siis vaikkapa ylimmän tason vaatimus on security, se on pilkottu spesifeihin requihin, joka on pilkottu taskeihin. Ja noista löytyy linkit testicaseihin, aiemmin erilliseen työkaluun, nyt varmaan jatkossa käytetään tuota Xrayta.

Toki arkkitehtuurispeksit sun muut on sitten erikseen. Mutta vaatimustenhallintaan tuo on työkalu siinä kuin joku Word tai Doors.

Onko viranomaisilla pääsy teidän Jiraan, vai miten ne saa sen raportin?

 

[Makis]

Meillä käy auditoijia, eli kyllä on pääsy.

 

[dropadrop]

Jep, meilläkin käy auditoija, ja välillä haluaa nähdä myös sitä ”on tehty” kuittausta syvemmällekin.

Mutta vaikka kuinka olette rakentaneet Jiran tiketteihin vaatimuksia kuvaavan hierarkian, ja päivittäneet sinne kuittauksen että testit on tehty… Ne testit melko varmasti tehdään sen järjestelmän ulkopuolella. Se on vain tiketöintijärjestelmä jossa saa kätevästi linkitettyä asioita, lisättyä kenttiä ja statuksia ja luotua raportteja (toki muutakin).

Pointtina ei ole esittää että teette asioita huonosti. Mekin käytetään Jiraa niinkuin puoli maailmaa ja onhan se kätevä. Mut saahan tommosen tietomallin tehtyä melkein mihin vain ja samalla tavalla kuittauksen siitä että testit on suoritettu. Toki toimivaa järjestelmää ei välttämättä kannata muuttaa jollei näe siinä arvoa.

 

[finWeazel]

Se mitä uskon keinoälyn muuttavan "jira" tyylisissä systeemeissä on, että taskit mitkä ennen vei päiviä/viikkoja tapahtuu hetkessä. Tyyliin nyt otetaan sprinttiin taski missä tutkitaan uuden käyttötapaus X vaikutusta eri moduuleihin+tuotetaan rapsa päivissä ja toimitetaan sprintin lopuksi asiakkaalle katselmointiin kera hintalapun. Voi olla, että AI tuon tekisi hetkessä ja tuottaisi samalla myös uudet kuvat arkkitehtuurista sisältäen kattavan uml mallinnuksen+taskilistan mistä hitaampikin näkee, että aijaa, tollanen pikkumuutios niin säteilee läpi pinon ja onkin iso työ. Ehkä samassa ajassa valmistuu myös proto millä voi testata. Ts. ehkä sprinttisyklin sijaan voidaankin speksata asioita palaverin tai päivän sisällä yhdessä asiakkaan kanssa,...

Kun tuollaiset asiat tapahtuvat hetkessä niin monenlaiset tikettihommat muuttuvat. WYSIWYG tyylisempi työkalu missä speksataan interaktiivisesti ja nähdään lähes reaaliajassa speksauksen lopputulos esim. uml-tyylisesti onkin paljon merkittävämpi parannus kuin mitä kuvittelisi jos töitä on tekemässä hitaat ihmiset versus rinnakkaistuva nopea kone. Kuva kertoo enempi kuin tuhat sanaa. Ihmisen rooli muuttuu paljon enemmän PM+tech lead suuntaan ja kone on suorittava lapio joka naputtelee suurimman osan ellei jopa kaikkea koodia ja ylläpitää dokumentaatiota.

Ei jira tiketti korvaa hyvää arkkitehtuuridokumentaatiota. En usko, että tiketit, arkkitehtuuri jne. kannattaa pitää erillisissä työkaluissa AI:n aikana. 5v päästä työkalut voi näyttää aika erilaiselta. Dinoasurukset toki tekee dinosaurushommia, muutos alkaa pienistä startupeista ja nuorista joilla on vapauksia tehdä asioita kuten parasta on eikä kuten aina ennenkin on tehty.

 

[Makis]

Ne testit melko varmasti tehdään sen järjestelmän ulkopuolella. Se on vain tiketöintijärjestelmä jossa saa kätevästi linkitettyä asioita, lisättyä kenttiä ja statuksia ja luotua raportteja (toki muutakin).

Samalla tavalla se koodikin tehdään ulkopuolella, mutta pointti oli siis siinä, että ei ne md-filut mitenkään tuota kaikkea voi korvata. Ehkä jossain diibadaaba-systeemissä, jossa bugit ei ole niin vakava juttu.

Ei jira tiketti korvaa hyvää arkkitehtuuridokumentaatiota.

Eikä kukaan väitäkään. Minäkin kirjoitin yllä että arkkitehtuurikuvaukset erikseen.

Dinoasurukset toki tekee dinosaurushommia, muutos alkaa pienistä startupeista ja nuorista joilla on vapauksia tehdä asioita kuten parasta on eikä kuten aina ennenkin on tehty.

Ne pienet startupit tekee voittopuolisesti ihan diibadaabaa, jos tekevät softaa joka saattaa tappaa ihmisiä toimiessaan väärin niin siinä alkaa vaatimukset kasvaa ja tällaiset trust me, bro -tyyppiset ratkaiset ei enää oikein riitä.

 

[namlepo]

No onko tuo suomalaisen perustama Linear – The system for product development 2.5miljardin dollarin firma joku yritys juuri tähän tiketointi korvaukseen ai hommissa? Ite en kyllä niistä mitään tiedä. Sattu vaan silmää toi.

 

[finWeazel]

No onko tuo suomalaisen perustama Linear – The system for product development 2.5miljardin dollarin firma joku yritys juuri tähän tiketointi korvaukseen ai hommissa? Ite en kyllä niistä mitään tiedä. Sattu vaan silmää toi.

Yrittää olla jiran korvaava projektinhallintatyökalu. Softan arkkitehtuuri ja dokumentaatio pitää kyhätä jollain muulla. työkalulla. 10+/5 tuote verrattuna jiraan. Ketjun aiheeseen liittyen yrittävät kyllä muutella ja kehitellä linearia AI aika edellä.

 

[mailbag]

BreezeBlue/Breeze-TTS-2 · Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

huggingface.co

Tommonen uus tts oli mennyt itseltä ohitte, tuli tänään testailtua ja tämä on tosi hyvä, suora upgrade entiseen omnivoiceen mikä oli käytössä, erittäin laadukas äänenkloonaus jollain 100ms streaming response ajalla ja melkoisen kehittyneet äänenmuokkaukset mitä en ole ennen nähnyt, voi määrittää vapain sanoin millaisella äänensävyllä tts lukee tekstin joka toimii tosi hyvin.

3x real time generaatio 5090 näyttiksellä.

e. vähän enemmän nyt testaillut niin ei voi kyllä vielä sanoa että täysin omnivoicen voittaa, ainakin osalla ääniklipeillä ei ole yhtä tarkka toisto