🏆Рейтинги языков программирования отмирают?

Вышел свежий рейтинг популярности языков от IEEE Spectrum. Python опять на первом месте, SQL всё так же дико востребован в вакансиях, а вот JavaScript просел с 3 на 6 место. В целом, ничего особо интересного.

Но сами авторы рейтинга пишут, что сама концепция «популярности» языков доживает последние дни. Почему?

1️⃣ Программисты ушли в AI-инструменты.
Раньше, чтобы решить проблему, разрабы шли на Stack Overflow или в поисковик. Эти публичные запросы и были одним из главных мерил популярности. Теперь они идут в чат с ChatGPT и подобные инструменты. Результат? Сигнал пропал. Количество вопросов по языкам на Stack Exchange в 2025 году — это всего 22% от того, что было в 2024. Об этом я уже писал здесь. Метрики просто ослепли.

2️⃣ Язык превращается в деталь реализации.
ИИ-ассистенты настолько упрощают написание кода, что выбор языка перестаёт быть принципиальным. Какая разница, на чём ИИ сгенерит тебе веб-приложение, если ты просто описал результат словами?

Точно так же, как сегодня 99% разрабов плевать на архитектуру CPU (помнит кто-то споры про Z80 vs 6502?), завтра им будет так же плевать, сгенерил ИИ код на Python или на Rust. Важен результат, а не инструмент.

Из этого вытекают два вывода:

▪️ Новым языкам — крышка. Раньше язык мог взлететь благодаря паре крутых туториалов и одной хорошей книге. Сейчас ИИ нужна гора данных для обучения. У нового языка их нет. Похоже, мы рискуем навсегда застрять с текущим набором лидеров.

▪️ Конец высокоуровневым языкам? А зачем вообще нужны Python или Go, если ИИ может генерировать код сразу в каком-нибудь промежуточном представлении, которое потом скармливается компилятору? Программы превратятся в чёрные ящики. Их нельзя будет «почитать», только перегенерировать новым промптом. Ценность смещается с написания кода на высокоуровневое проектирование, архитектуру и выбор алгоритмов. Диплом по Computer Science внезапно становится в разы ценнее сертификата курса по конкретному языку.

Пора переформатировать канал из тематики Python в vibe coding? 😊

Нейронка, которая понимает код, а не просто его пишет 👨‍💻

Все текущие AI-ассистенты идеально знают синтаксис, помнят тысячи паттернов, но абсолютно не понимают, что делает код, когда его запускают. Это как выучить грамматику языка, не зная значения слов.

Но на днях вышла Code World Model (CWM) — 32-миллиардная опен-сорс модель, обученная не просто на текстах программ, а на их исполнении.

Главная идея — построить внутри себя "модель мира" вычислительной среды. Вместо того чтобы просто видеть миллионы строк кода как текст, CWM училась на траекториях "действие-наблюдение".

Представьте разницу в обучении:
- Старый подход: Дать книгу с тысячами примеров кода и сказать "запомни".
- Подход CWM: Посадить за комп с наставником. Он говорит: "Напиши a = 5". Ты пишешь. Он показывает: "Смотри, в памяти появилась переменная a со значением 5". Потом: "А теперь a = a + 1". Ты пишешь. Он: "Теперь a равно 6".

Разобрал эту технологию в статье. Там и про архитектуру, и про этапы обучения, и про примеры симуляции:
➡️Погружение в CWM: как "модели мира" меняют правила игры в генерации кода

#щупаем_сорцы

Cursor выкатили бесплатный курс для тех, кто пишет софт с помощью нейронок.

Это короткий (всего час!) и концентрированный ликбез для разрабов, который даёт три ключевые вещи:
🧠 Что под капотом у моделей. Минимум, нужный для понимания, почему оно отвечает именно так, а не иначе.
🛠 Практические паттерны. Как формулировать запросы, чтобы получать рабочий код, а не галлюцинации.
🚧 Границы возможного. Где предел нейронки, чтобы не ждать от неё чуда и не тратить время впустую.

Курс бесплатный, на русском, проходится за вечер.

Спасибо за наводку @mxvasilkin 🙏

#левел_ап

5 стадий отладки бага 🔥

Все знают 5 стадий принятия неизбежного. Но для тех, кто в 3 часа ночи чинили то, что отвалилось после деплоя только у одного пользователя из Сыктывкара, есть особый путь.

1️⃣ Отрицание.
«Не может быть. На проде? У меня на локалке всё работало. Это кэш. Точно кэш. Или проблема на фронте. Или админы опять что-то выкатили без спроса. Да это вообще не мой сервис падает, а соседний!»

2️⃣Гнев.
«КАКОЙ ИДИОТ ПИСАЛ ЭТОТ КОД?! КТО ЭТОТ МУДАК, КОТОРЫЙ... а. git blame показывает на меня. Полгода назад. НЕНАВИЖУ СЕБЯ ИЗ ПРОШЛОГО. И КОТА СВОЕГО НЕНАВИЖУ. И ЭТОТ СТУЛ.»

3️⃣ Торг.
«Господи-Гвидо, если ты существуешь, просто сделай так, чтобы оно заработало. Я клянусь, я буду писать тесты. Даже на геттеры. Буду рефакторить легаси. Никогда больше не буду пушить в мастер в пятницу вечером. Только помоги.»

4️⃣ Депрессия.
«Я профнепригоден. Моя жизнь — ошибка. Мой код — ошибка. Я — синтаксическая ошибка во вселенной. Пойду смотреть на hh вакансии курьеров. Там хотя бы всё понятно: вот пакет, вот адрес. Никаких тебе race condition.»

5️⃣ Принятие.
«... ... а, True вместо true в json-конфиге. Ну да. Понятно.»

И так до следующего эпичного факапа. На какой стадии сейчас вы? 👇🏻

#хих

Бесплатные курсы на Hugging Face 🤗

Все знают Hugging Face как главный хаб моделей. Но многие не знаю, что у них куча полезных курсиков.

🎓 Основные Курсы

• LLM Course 🤖
Главный курс по большим языковым моделям. Все от основ трансформеров до файнтюнинга на библиотеках HF.

• Deep RL Course 🧠
Глубокое погружение в обучение с подкреплением. Учат создавать агентов, которые принимают решения в сложных средах.

• Diffusion Course 🎨
Вся магия генерации картинок изнутри. Поймете, как работают Midjourney и Stable Diffusion, и научитесь использовать библиотеку diffusers.

• Computer Vision Course 👁
Практический курс по компьютерному зрению. Классификация, детекция объектов, сегментация на реальных примерах.

• Audio Course 🔊
Применение трансформеров для работы со звуком. Распознавание речи, классификация аудио, генерация.


Специализированные и продвинутые курсы

• Agents Course 🛠
Как создавать и развертывать AI-агентов, способных использовать внешние инструменты (tools) для выполнения задач.

• MCP Course 📜
Курс по Model Context Protocol. Для тех, кто хочет глубже копнуть в протоколы взаимодействия с моделями.

• ML for Games Course 🎮
Специализированный курс для геймдева. Как интегрировать AI в игры и использовать AI-инструменты в разработке.

• ML for 3D Course 🧊
Курс для тех, кто работает с 3D-графикой и хочет применять там методы машинного обучения.

📖 Практика: Open-Source AI Cookbook

Ссылка на Cookbook

Это не курс, а сборник готовых "рецептов" — Jupyter-ноутбуков с решением конкретных задач. Как построить RAG, как отфайнтьюнить модель на кастомных данных, как провести бенчмарк TGI. Чистая практика от сообщества для сообщества.