Как меняется интерес
История начинает расти
График появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
10 очков источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
100% human-written. Copyedited by Claude. *Epistemic status: experience report of one ~60h project with Claude Code, plus longer for the write-up. * Scope: I supervised Claude's thinking but didn't look at the code. Spec was an exploratory, high-level design refined iteratively. * Method: I introduced runtime and design self-checks as Claude failure modes appeared, and ran manual regression tests against a known result. I noted the behaviors and quotes myself; I linked them to existing research and Anthropic's docs when I found correspondence; the rest I listed as potential research questions. The project arc is consistent with YC alum, AI tooling founder Dex Horthy's public account. * Background/bias: 18+ years as a software engineer in critical infrastructure, lately moving towards R&D in formal methods. I am skeptical of human software engineering practices, so my bar for LLM code is just "about as good as human code". I tried taking the LLM-coding claims at face value. I discussed parts of the post with two AI-adjacent researchers and two senior software engineers, all broadly bullish on LLM usage, yet they recognized several of these failure modes from their own use. Below is a summary focused on what I think is most relevant to LW. Full post at the link. I guided Claude Code (Pro plan; Opus 4.8, Sonnet 5, Opus 5, Opus 5.5; at or above Anthropic's effort recommendations, whose inconsistencies I document) to build a semantic fuzzer to find bugs in Obsidian Sync. I supervised its thinking but never read the code. Handwaving a lot, we got a functional prototype in ~30h, which I estimate would take ~40h by hand. The next ~30h I tried to finish off this prototype for publication, which turned into a bug treadmill: at every step, Claude kept breaking as much as it fixed. I gave up and declared the project finished at the ~60h mark. The fuzzer works: It does find sequences of operations on synced notes that you can repeat manually to cause data loss on your o
Перевод готовится · пока описание источникаГрафик появится после повторных замеров. Текущий показатель уже получен из источника.
10 очков источникаТолько реальные замеры. История до подключения источника не восстанавливается.
Исследование изучает, как тренировка характера влияет на награду-хакинг в обучении с подкреплением. Оно проверяет, сопротивляется ли анти-хакинг тренировка награде-хакингу и может ли она затруднить обнаружение, способствуя мотивированному рассуждению. Исследование использует модели Nemotron-3-Super, обученные с разными спецификациями характера, и оценивает их производительность на задачах ImpossibleBench.
4 дня назадLobstersТекст описывает личный опыт того, как десять строк кода оказали значительное влияние на взгляды или жизнь автора.
5 дней назадLobstersТекст советует не сильно интегрировать код на Go с GitHub, предполагая разделение для избежания проблем с зависимостями.
4 дня назадShow HNLedge.sh — это заметки в формате Markdown, позволяющие запускать команды shell, код и SQL прямо в заметках, чтобы избежать копирования и вставки команд из заметок в терминал. Поддерживает несколько платформ и может быть размещён локально или удаленно через SSH.
позавчераLobstersВ посте обсуждается возможность расширения обновлений «Кто нанимает» на вакансии, не связанные с программированием, такие как поддержка клиентов и ввод данных, при этом сохраняя акцент на вычислительные области. Предоставлен шаблон для объявлений о вакансиях для обеспечения согласованности.
вчераHacker NewsТекст 'Coding Is Not Solved' указывает на то, что проблемы программирования остаются нерешенными, но не содержит конкретной информации или контекста.
4 дня назад