Super vidéo, super chaine (que je découvre).
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Merci beaucoup pour ce lien.
hyper intéressant, voire passionnant.
J’ai dit à une amie franco-américaine aujourd’hui, cette définition de bullshit, elle était assez d’accord.
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Une autre vidéo intéressante, qui parle d’un détecteur d’IA:
Mais le détecteur d’IA conseillé demande la carte bancaire à l’inscription.
Ben oui, en termes de confidentialité, pourquoi s’emmerder à demander seulement le téléphone?
Est-ce qu’on doit le plaindre? 
En tout cas, je viens de m’y essayer pour Duniter V2S (plus précisément à interroger mon nœud ĞDev avec subxt à l’instar de Ğcli) : c’est incroyablement bluffant. Je gagne un temps fou à écrire du Rust, Copilot dégaine tout seul du code comme :
let authorities_count = client
.storage()
.at_latest()
.await?
.fetch(&runtime::runtime::storage().authority_members().authorities_counter())
.await?
.ok_or(anyhow!("authorities count not found"))?;
Alors certes, Copilot s’est d’abord trompé et a écrit authorities au lieu de authority_members. Mais je l’ai corrigé en 2s. Et après il n’a plus fait l’erreur.
J’ai pas tellement envie de faire de la publicité à ce service payant (10$ (perso) à 20$ (pro) par mois), mais quand je vois le précieux temps que ça me fait gagner … je trouve que le levier de productivité est largement positif.
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GPT m’a encore débloqué 1 ou 2 fois sur mon polkafork.js (d’ailleurs il reste des commentaires à lui en français dans le css…). C’est particulièrement pratique quand on ne connait pas un environnement de dev, il te pond en générale la bonne réponse si tu lui donne suffisamment de contexte, tout en expliquant clairement ce qu’il a fait pour comprendre. Si je comprends pas un truc je lui demande il me répond en détail. Infiniment plus rapide que de se taper des docs ou des tutos.
As-tu essayé des plugins gpt4 dans ton IDE ? Y a il un intérêt supplément à utiliser Copilot au lieu d’un plugin VSCode cablé sur l’api de GPT4 selon toi ?
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Honnêtement je débute, je n’en sais rien. Tout ce que je peux dire c’est que Copilot fait de l’autocomplétion de luxe.
Mais je me note ta question, mon boulot-euros se pose beaucoup de questions en ce moment à ce sujet et a peut-être déjà des éléments de réponse.
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D’après mes quelques utilisations et ce que j’ai pu voir dans les innombrables vidéos Youtube sur le sujet, j’ai l’impression que Copilot est plus adapté. Néanmoins ChatGPT permet de débloquer certaines situations et d’expliquer à quoi sert un bout de code qu’on ne comprend pas. Pour le moment, je me sers uniquement de chatGPT quand je suis vraiment bloqué et n’utilise pas ces outils dans mon IDE car mon activité euros en freelance est encore balbutiante mais pour qqun qui a besoin de productivité pour répondre à ses nombreux clients, je pense que l’investissement vaut le coup.
“Un générateur de blockchain basé sur le framework Substrate qui suit les principes de la TRM avec une toile de confiance décentralisé en guise de système d’identification.”
Un conseil: N’orientez pas vos enfants vers une carrière de développeur.
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C’est un peu un générateur de merde quand même. Et je pense que sur ton exemple très complexe, ça marchera juste pas.
Par contre quelque chose qui pourrait marcher c’est lui faire refaire Duniter Panel. Il suffit de lui donner le schéma graphql de squid et les runtime metadata de Duniter. Ou même juste deux endpoints pour lui laisser aller chercher les infos tout seul. Ce n’est pas mon genre de projets, mais je serais curieux de voir combien de temps humain ça prend de le guider pour avoir un résultat similaire à Duniter Panel fonctionnel. Et ensuite de comparer ça avec le temps humain que ça m’a pris (une cinquantaine d’heures je dirais) et le résultat (fonctionnalités, nombre de lignes de code et facilité à faire évoluer dans le futur).
Et par rapport à ton conseil, je suis curieux de voir le résultat qu’obtiendrait un développeur (comme toi) par rapport à ce qu’aurait un non développeur qui se prêterait au jeu.
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Oui mon exemple est volontairement exagéré. Pour aujourd’hui en tout cas.
Mais la question est de savoir pour encore combien de temps.
Un LLM sait coder certains trucs (interfaces, exemples canoniques de POO), mais pour l’algorithmique (comme pour les maths) ils sont mauvais. Ça doit demander à la fois trop d’abstraction, de précision, d’aller chercher des connaissances pointues (d’algèbre ou d’arithmétique), et à l’inverse aussi des calculs du genre de ceux qui fait un compilateur.
Mais tant que les modèles passent à l’échelle il n’y a pas de raison qu’ils n’y arrivent pas un jour.
Résultat surprenant, un LLM qui joue (très bien) aux échecs, non seulement en donnant les bons coups mais en encodant une représentation complète du plateau dans son état interne. Il a donc inféré les règles du jeu, en ayant été entraîné sur des parties (codées par une suite de coups) uniquement. (interview d’un chercheur dans la vidéo)
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