Пока в межсезонье нет новостей про паяльники (черника дозревает, какие паяльники вообще), решил поразвлекать вас обычными новостями.

Тут ребята провели сравнительно сложное тестирование больших языковых моделей (LLM), чтобы понять насколько самые развитые из них применимы к задачам проектирования электроники. Вывод одной строкой: для таких задач они практически бесполезны.

Единственное, что удаётся делать моделям GPT-4o, Gemini 1.5 Pro и Claude 3 Opus, сравнительно хорошо — читать плохо написанные даташиты, делать из них выжимку и отвечать на вопросы по конкретному компоненту. Все остальные задачи на спектре от «вот тебе схема, найди альтернативу компоненту Х» до «начерти схему которая решает задачу Y» провалены с разной степенью галлюцинирования.

Авторы утверждают что с помощью LLM у них получалось начертить футпринт по даташиту, но это требовало нескольких итераций и они сами признаются что опытный инженер с нужными инструментами сделает это гораздо быстрее.

В общем, пока нейросети смогли заменить только плохих художников, фотографов, копирайтеров и формошлёпов, а плохих электронщиков мы ещё потерпим.

Вот статья целиком с примерами промптов и скриншотами: https://blog.jitx.com/jitx-corporate-blog/testing-generative-ai-for-circuit-board-design

biblically accurate db9

Угадайте где я сегодня был и с кем болтал?

Я узнал из первых рук почему там одна линия на страпы.

Тип памяти выбирается по ацп с резисторного делителя, разные посадочные для удобства пользователя.

На сайте правительства великобритации есть список машин, которые уже умеют в полностью автономное вождение: https://www.gov.uk/guidance/self-driving-vehicles-listed-for-use-in-great-britain

Стримлю электро, дальше как пойдёт https://twitch.tv/ledoque