ChatGPT O1 im Test für Informatiker: Coding Durchgespielt! 

Und das lustige daran ist wir kriegen nur eine deutliche schwächere version öffentlich intern haben die modelle mit ganz anderen fähigkeiten

@@kecksbelit3300 das ist bei sony auch so kollege sein dad arbeitet dort und die haben dort schon playstation 13 aber die geben uns nur die 5

Die Wahrscheinlichkeit ist nicht gering, dass wir uns sehr schnell einem Plateau nähern, oder dieses bereits erreicht haben, was die Verbesserungsmöglichkeiten der derzeitigen Technologien für KI angeht. Die haben mittlerweile alle Daten gefressen und mit dem eigenen Output zu lernen läuft nicht so gut. Was die jetzt mit 4o gemacht haben, kann man vielleicht auch schon als Zeichen dafür sehen. Es ist nicht unbedingt eine Verbesserung des Modells, wenn man einfach mehr und mehr Rechenleistung hereingibt, um drei oder viermal hintereinander über die gleiche Frage nachzudenken.

Ist doch kein Wunder bei den Chips die Nvidia raushaut 440.000 Blackwell Chips an Open AI. das wird gigantisch die Rechenzentren werden Fußballfeld groß

Defensio schon erledigt?

aha gä, die KI versteht den code lass ihn beschreiben, und wie du was bestimmtes einbaust. ich sehe da jetzt keine schmerzen. die Kontext Fenster werden immer größer von daher lokales Programm und schon versteht die KI den ganzen code. ich denke früher oder später befasst man sich nur noch mit bugfix, die KI kann die Optimierungen machen.

@@TheSoliver84 Mal eine Frage selbst Informatiker oder Entwickler? Wenn ja, dann frage ich dich, wie lange brauchst du in einem dir fremden Code einen Bug zu fixen? Selbst wenn der Ursprüngliche Entwickler dir den Code erklärt. Aber dir nicht verrät wo du suchen sollst? Wenn nein, wie kommst du darauf ?

@@valrach7303 Es ist nicht so geil für dich geworden. Dein Gehirn wird nicht mehr trainiert.

Keine angst um den Job, Lerne Promting. Promting wird eine große Geschichte

Das Modell wird sich höflich erkunden wo du arbeitest und sich direkt dort bewerben. 😆

@@efficiencyvi8369 In den allermeisten Fällen ist das schlechter Code. Code sollte immer verständlich geschrieben sein, auch wenn man geringe Performance-Einbussen in Kauf nimmt.

@@rainair402 Na, das war super elegant. Ich wäre da nur im Leben nicht drauf gekommen. 🤣

@@efficiencyvi8369 Bitte schön wenn ich Dir dabei helfen konnte darauf zu kommen 😂 Wenn Du solchen Code nicht verstehst, dann sag Claude er ist schlecht geschrieben. Hilft mehr als klammheimlich GPT zu fragen. So wird Euer Codebase nie besser. Auch mit allem Sarkasmus nicht.

@@rainair402 Nein, ernsthaft. Das war wirklich elegant gelöst. Nachdem ich es verstanden hatte, machte es auch absolut Sinn. Das war also eher meine Codebasis, die in dem Fall Mist war.

Vorhandenem. Was ist da los?

@@i-am-the-slime Niemand interessiert sich für deine Klugscheisserei.

Nope, geh ins Handwerk oder die Pflege, alles andere gehe den Bach unter

@@saminar311 Wenn alles andere den Bach runter geht hat aber auch keiner mehr das Geld für Handwerker oder Pfleger. Das müsste dann steuerfinanziert werden, aber die Steuereinnahmen sind dann ja auch weg.

Wenn du soweit denken willst, Roboter sind auch schon bei BMW in der Fabrik 🤷 Gibt noch genug Aufgaben für Informatiker neben programmieren

Keine Angst ihr bekommt eh keine vernünftigen Vorgaben im echten Leben.

@@saminar311 Sagte der Pfleger🤡

Danke, dass du da sogar mitmachst ❤️😂

Man muss als Informatiker doch kein Entwickler werden. Zudem wird Softwareentwicklung generell eh nicht so gut bezahlt wie andere Bereiche in der IT.

@@Robi-m4d du musst ja trotzdem wissen und vor allem verstehen was dein code macht und dann ggf anpassen

@@sansmoi4168 Welche Bereiche in der IT kannst du empfehlen?

Es gibt echt viele spannende Unterbereiche, Security, Projektmanagement, Data science, administration

Ich hab deswegen auch den Bereich etwas gewechselt. Bei uns werden viele Arbeiten mit Frontend Fokus über KI generiert. Klar überprüft man den Code noch oder muss was korrigieren. Aber es werden deutlich weniger Entwickler mehr benötigt.

4o mochte ich tatsächlich auch nicht so gern zum coden, da fand ich Claude tatsächlich besser

Maschinencode ist auch Code

01001110 01101111 01110100 00100000 01101100 01101111 01101110 01100111

Das ist jetzt schon eine Frage nach welcher Abstraktion du haben möchtest. GPT kann Maschinencode generieren. Allerdings braucht das deutlich mehr Tokens als eine höhere Sprache und dürfte für kaum jemanden lesbar/prüfbar sein. Und wenn dein Code auf unterschiedlicher Hardware laufen soll, ist es ein Nachteil.

@@MrHaggyy Wie kann ich das denn erreichen, dass GPT Maschinencode erzeugt? Ich hab es ca. 20 mal immer wieder aufgefordert das zu tun und es hat sich vehement geweigert. Punkto Prüfbarkeit und unterschiedliche Hardware sind Kinderkrankheiten, die in 20 Jahren keine Rolle mehr spielen werden, schätze ich mal. Spätestens wenn man o1 sagt, dass es einmal für jedes OS den Maschinencode erzeugen soll, hat sich das selbst heute schon erledigt. Und die Prüfung könnte durch eine entsprechende Prüf-KI durchgeführt werden. Die einzige Frage ist, ob es in 20 Jahren KI-Anbieter geben wird, die entsprechend vertrauenswürdig sind. Aber technisch sehe ich da nicht die geringsten Schwierigkeiten, wenn man berücksichtigt wie schnell die Entwicklung allein in den letzten 3 Jahren gewesen ist.

So ungefähr.

Aber dagegen haben andere Modelle keine Chance

Man kriegt nie guten Code, aber Boilerplate. Viel anstrengender die Scheiße von dem durchzulesen als ihn selbst zu schreiben. Umgekehrt wäre das viel hilfreicher.

Wurde heute aktualisiert, siehe Video 😊

Andere Vertiefung bringt da nicht viel, da du wohl kaum der einzige mit der Idee sein wirst.

Gibt auch noch viele andere Themen für Informatiker, die nach wie vor relevant bleiben 😊

@@TheMorpheusTutorials Danke für die Antwort. Inwiefern sollte das meine Studienwahl beeinflussen? Es gibt viele Richtungen von "Angewandter Informatik" zu "Software Engeering" zu "IT Sicherheit" usw.

Immer Informatik. Software Engineering ist ein Scam. Uncle Bob 🤮

Immer diese Panik, ich studiere auch gerade Informatik. Es gibt einen massiven Mangel allein in Deutschland durch die wegbrechenden Seniorentwickler der Babyboomer. Das kann Ki nur Ansatzweise auffangen. Und mit Ki muss man immer noch coden und implementieren es geht nur schneller und effizienter. Trotzdem braucht man sich da keine Gedanken um langsamer steigende Löhne oder ein überangebot zu machen es wird eher noch knapper als es jetzt schon ist. Der Informatikerbedarf wird in den nächsten 20 Jahren expotentiell zunehmen und es kommen nur linear leicht mehr nach.

@@TheTaimon und wenn es anspruchsvoller wird. Meine Coding-Beispiele haben schon ziemlich viele Zeilen und diese Zeile sprich APP's wollte ich dann mit einem KI-Bot noch weiter verbessern und dann passiert es meistens, dass die Zeilen zu lang sind und daher nicht verarbeitet werden können. Was dann natürlich ärgerlich ist. Vielleichst hast Du mir da noch einen Tipp?

⁠@@andrinSkyleider habe ich bisher hier keine guten Erfahrungen gemacht. Wenn ich Zeit habe teste ich mit o1. Aber mein HTML Code ist vermutlich auch kein gutes Beispiel 😂

Was spricht dagegen, einfach ChatGPT zu fragen?

@@Dzatoah jo, nicht dran gedacht, thx!!!

oder auch post society work ;)

7 billion in amerika =. 7 milliarden

@@Denis-hn5cx Grundsätzlich im Englischen. Million = Million, Billion = Milliarde, Trillion = Billion.

Sam möchte 7 Mrd. investieren. Das ist noch deutlich weniger als die 9XX Mrd. die Deutschland jährlich ausgibt, oder die 1'5XX Mrd. die China dieses Jahr ausgeben wird. Open AI wird dabei vor allem auf viel mehr Chipfläche aus sein, da der Stromverbrauch von Chips exponentiell mit dem Takt geht. Ist sehr vereinfacht gesprochen auch der große Unterschied zwischen A100 und RTX Karten.

Wurde auf 50 pro Woche erhöht und das Mini 50 am Tag

Das Niveau auf dem GPT sich selbst prompten kann ist enorm. Der Ansatz wurde ja schon manuell mit anderen Modellen gemacht. Allerdings gehe ich stark davon aus das Open AI eine Art von Teilen und Herrschen hierbei verwendet. Hunderte Juniors richtig geprompted können auch sehr viel bewerkstelligen.

Noch, auf 5 Jahre fliegen hier einige raus

Ja man geht auch nicht hin und macht so Code Generierung als one shot mit nem dicken Modell. Ich empfehle hier einfach Plandex und/oder Aider in Kombination mit Continue zu nutzen. Plandex/Aider um die Projektplanung abzudecken und Continue um dann Finetuning zu machen. Schön mit nem yi-coder Modell da kostet der Kontext nicht soviel, kannste auf 20 GB VRAM locker 24K context starten, da packste schon das halbe Projekt rein. Plandex muss man leider mit OpenAI oder Claude nutzen, aber das Resultat ist unglaublich (auch ohne o1 haha).

Die Dinger können keine guten Sprachen. Wie die meisten Entwickler

Perfekt, das als Kommentar zu verfassen

Wenn du links einbaust oder in den Filter von RU-vid fällst, wird es automatisch gelöscht, da hab ich nicht Mal Kontrolle darüber. Ich selbst habe unter diesem Video nicht 1 Kommentar gelöscht, wie du an diesem vielleicht merkst

@@TheMorpheusTutorials Ich habe keinen Link hinterlassen. Nun gut, wenn dem so ist, entschuldige ich mich.

Auf seine slides

@@TheMorpheusTutorials guter mann

@mihao-runs weird boy

Wer zahlt denn die Handwerker und Pfleger wenn die ganzen Büroarbeiter arbeitslos zuhause sitzen? Die haben genug Zeit um das nötigste selbst zu machen und können auch selbst auf ihre ältere Verwandtschaft aufpassen.

Bei dem lächerlichen Lohn arbeitest du nur für den Porsche deines Chefs. Und für die Selbstständigkeit braucht man einen Meister, was 10 Jahre dauert, und dann sechsstelliges Startkapital. Keine Lösung.

Handwerk: ja. Pflege: auf keinen Fall. Lasse mich doch nicht für knapp über 20€ zum Sklaven absurder Personalschlüssel machen. Dann noch Schichtarbeit, die einen auf kurz, oder lang, zum physischen und mentalen Krüppel macht - nein, danke.

​@@forben3523universelles Grundeinkommen. Muss früher oder später eh Kommen, sonst hast du 20% Arbeitslosigkeit wegen KI

Coding challenge, refactoring und Co 😂

In Problemen die auf ein Optimum hinaus laufen funktioniert das. Z.b. bei Schachbots hat man sie irrsinnig viele Partien gegen sich selbst spielen lassen. Manche Probleme wie z.b. Logik verlangen aber einen festen Datensatz an richtigen und falschen Beispielen. Hier ist KI im Lernen nicht hilfreich, weil entweder ist die Antwort falsch oder richtig. Und dann gibt es noch das Problem der Bennennung. Sozusagen die Vokabeln eines Fachgebietes. Hierbei müssen wir Menschen uns vor allem erstmal einig sein, wie das Schweinchen heißen soll. Und danach müssen wir es in die Trainingsdaten richtig einpflegen. Würden wir das Modell sich wahllos Informationen aus dem Internet ziehen lassen, dann würde das Modell wieder vom Level eines Doktoranden auf das Niveau eines üblichen YT-Kommentares oder Redit Posts abrauschen. Aber auf dem Weg zu einer AGI müssen wir auch das Lernen der Modelle automatisieren.