А какой Александр говорил про SymPy? Чем он может быть интересен с точки зрения его интеропа с Julia?

я упомянул вслух, просто потому что увидел в чате про sympy :)
связь с julia лучше прокомментировать тому, кто исходно это написал - к сожалению, я не запомнил автора

А. Я в чате и написал про вытягивание SymPy в Julia

О. Тута даже багу пофиксили. Надо будет посмотреть, можно ли обойтись только Julia

На созвоне говорили про генерацию кода GPT-3, и что для Julia его не обучают. Так вот, есть попытки делать language-agnostic системы поиска примеров кода: https://arxiv.org/pdf/2006.05265.pdf

Говорил про https://venturebeat.com/2021/05/25/microsoft-uses-gpt-3-to-add-ai-features-to-power-apps/
И проект https://venturebeat.com/2021/05/23/ibms-project-codenet-will-test-how-far-you-can-push-ai-to-write-software/

Это две разные идеи:
— генерация кода по естественному языку с использованием языковой модели
— набор данных по разным языкам программирования для обучения нейросеток программированию

Моя мысль была в том, что с русского языка никакой код на Julia не предполагается генерировать, и никаких датасетов Julia для обучения нейросеток пока нет. А language agnostic в упомянутой статье как-то сводится к C/C++ )))

И я поминал вот этот обзорчик про Julia и Modelica, я приводил его тут в начале января.

И вот я ссылался на вот этот бенчмарк веб-фреймворков, там Julia вообще не представлена на сегодня: https://www.techempower.com/benchmarks/#section=data-r20&hw=ph&test=composite

Кстати, со времени прошлого сообщения про ImPlot.jl - все примеры демки добавили в main:  https://github.com/wsphillips/ImPlot.jl/blob/main/demo/implot_demo.jl
На очереди - обновление версии cimplot для поддержки компонентов таблиц.

Насчёт русского языка, насколько я понимаю это проблема GPT-3, а не языков программирования. На чем сетку обучали, то она и знает.

Но вообще, если честно, то это выглядит как очередной маркетинговый булшит, простите за мой французский. Это из разряда визуального программирования и подобных вещей. Красивая игрушка, которая плохо работает в реальной жизни.

Просто программирование с помощью естественного языка похоже на работу с командой программистов. Вот там тоже, никаких языков программирования, просто таски ставите в jira и вперёд. Только не всегда это хорошо получается, поэтому есть ещё целая гвардия всевозможных бизнес аналитиков и им подобных, которые пытаются естественный язык сформулировать таким образом, чтобы не возникало никаких двухсмысленностей и неправильных толкований. И все равно это плохо работает.

Конечно, в системе из нейросеток и людей сегодня не получится сделать так, чтобы такая система работала лучше системы из суперпрофи людей и тупых компьютеров. Это общий недостаток LowCode систем, в них всё одно для более-менее сложных приложений нужно уметь хорошо программировать. И даже для простых приложений нужно чётко понимать, что ты хочешь (это особо отмечается в тексте поста по ссылке: никаких "сделайте мне красиво" как постановок задачи). Но для простых задач входной барьер падает, boilerplate меньше, знания синтаксиса не нужно, и это очень круто.

Опять же, в обычной жизни мы все общаемся на естественном языке. Мы не программируем друг друга на формальных языках. И ничего, работаем ))) Ужасы естественного языка с его неопределённостью сильно преувеличены: в языке всегда есть возможность произвольного уточнения. А самые современные языковые системы ещё и переспрашивать умеют в случае непоняток (не знаю, умеет ли это делать система из Microsoft, но диалоговость в постановке задачи — это сегодня общее место).

Я бы не сказал, что умение хорошо программировать это недостаток 😊

Один мой друг говорил, что есть закон сохранения сложности (кажется я уже упоминал его когда-то) - "сложность задачи всегда сохраняется".

Можно не заниматься программированием,  а пытаться всё выражать на естественном языке, но это всего лишь означает, что на естественном языке надо писать очень сложные спеки. Я через это проходил, когда команда разработки просила концептуально сложные вещи описывать "на естественном языке". Мой опыт показывает, что проще было бы написать программу на питоне/julia чем словами и диаграммами объяснять все развилки и детали задачи.

Полноценные и выверенные техдоки по времени занимают не меньше времени, чем собственно разработка. И я не говорю сейчас про нейросетки, я говорю про вполне обычное взаимодействие между людьми.

А я говорю, что программу из трёх строк, которая вытаскивает максимальное значение по заданному столбцу в какой-то табличке, вполне можно через микрофон сформулировать на естественном языке. Просто сказать "покажи, у кого максимальная задолженность по работам июня". И это не будет controlled Russian, а просто естественный язык (можно будет сказать и "высвети мне фамилию человека и его табельный номер, у которого задолженность по работам июня максимальна" — и ожидать, что это будет распарсено правильно).

Кажется, в математике это не выполняется

Сейчас уже до такого уровня язык разработан, что многие вещи решают в младшей школе, что раньше доступно было очень немногим людям

Не, поймите меня правильно, я не против такого развития (у корпораций много денег, пусть они их тратят как хотят), просто не верю в то, что в разумном будущем это во что-то полезное выйдет. И уж тем более этим не стоит заниматься в качестве хобби.

Даже в примере про "покажи,  у кого максимальная задолженность по работам июня" есть куча проблем. На самом деле подразумевается некоторый (и достаточно большой) контекст, с которым знакомы все участники - и тот, кто ставит задачу и тот кто её выполняет.

Максимальная задолженность - в каком эквиваленте? Денежном? Временном? Каких-нибудь баллов, которые сформированы в данной компании?

"У кого" -  а где? По России? По всему миру? По данной компании? По данному отделу?

"Июня" - какого года? Текущего? Предыдущего? Сумму всех июней за всё время?

И так далее и тому подобное.

Поэтому техдоки и пишут, чтобы все эти вопросы прояснять иначе что угодно получится. Как в том мультике про двух молодцов одинаковых с лица.

Кстати, про программирование и младшую школу. Рекомендую: https://ailev.livejournal.com/1568319.html

Там признаются ошибки (9.5 миллионов человек, неправильно обученных) и говорится, как надо.