MetaEditor, Open AI и ChatGPT - страница 11
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Крайне сильно сомневаюсь в выше описанном.
Создавая ТЗ для ИИ без понимания что вернул Вам ИИ путь в никуда.
То же вопрос, какой должен быть промт размером, что бы ИИ нагенерировал проект среднего размера.
Хорошо, написали Вы промт задание на 100500 страниц, ИИ выдал Вам код, есть ошибки, что дальше ?
В примере выше описаны Лопаты и Экскаваторы
Работая как мастер лопатой вы сделаете ту яму которая нужна размер, точность краев, глубина, и с первого раза и не повредив коммуникаций.
Работая экскаватором этого не добиться.
Вообще данное сравнение на мой взгляд не самое удачное...
ИИ Хорошо справляется с Анализом данных, но создавать что то, тем более из программирования, думаю не скоро будет.
В любом случае, когда код созданный ИИ принесет 100500 убытков, заказчик 100500 раз перекреститься и наймет человека, способного исправить ошибки.
И как показывает практика, ковырять чужой код тем более ИИ намного дороже чем писать код с нуля.
Всегда были программисты любители и профессионалы, так вот ИИ это облегченный любитель. Когда нужно что то рабочее и надежное, то это путь только к профи...
Моя мысль не в том, что профи больше не нужны — они нужны, и нужны даже больше, чем раньше. Но это другие профи: те, кто понимает систему целиком, кто проверяет ИИ, кто видит, где он галлюцинирует, кто способен взять управление, когда модель уходит в тупик. Те, кто остался "просто кодером" с лопатой — в группе риска не потому, что они плохие специалисты, а потому что рядом приехал экскаватор, который копает 80% типовых ям дешевле и быстрее.
И возможно, в этом наше единственное реальное расхождение: ты видишь ИИ как инструмент, застрявший на текущем уровне, а я просто экстраполирую те события которые произошли за последние 2-3 года в будущее. И эта траектория имеет явно экспоненциальный рост.
Но, мне кажется, твоя позиция актуальна еще ненадолго — окно для такого взгляда закрывается довольно быстро.
Мы перестали выпускать беты, так как внедряем оркестратор наподобие Codex для работы над проектами в Метаедиторе.
Ещё бы туда хорошую векторную БД прикрутить, что бы каталогизировались функции, классы пользователя и решение искалось в начале через уже готовый код. Для этого нужно сделать умное чанкование, что бы умещался логически законченный кусок кода в одну чанку.
Так же для локальных моделей есть смысл разбивать запрос на несколько и отдавать для параллельного вычисления, это позволяет не раздувать контекстное окно и быстрей получать общий результат. Если будет умное дробление запросов (разбивка на подзадачи), то можно сделать поддержку нескольких серверов и GPU на них.
Вот с таким функционалом будет уже буст относительно других решений.
Можно будет подключать любые LLM
Подумайте над какой-нибудь внутренней подпиской AI со счёта MQL. У многих с этим проблема, как и с выводом. Тут двух зайцев.
Будем смотреть, что получится!
Ещё бы туда хорошую векторную БД прикрутить, что бы каталогизировались функции, классы пользователя и решение искалось в начале через уже готовый код. Для этого нужно сделать умное чанкование, что бы умещался логически законченный кусок кода в одну чанку.
Так же для локальных моделей есть смысл разбивать запрос на несколько и отдавать для параллельного вычисления, это позволяет не раздувать контекстное окно и быстрей получать общий результат. Если будет умное дробление запросов (разбивка на подзадачи), то можно сделать поддержку нескольких серверов и GPU на них.
Вот с таким функционалом будет уже буст относительно других решений.
Этим как раз занимается оркестратор, а ему в помощь будут mcp серверы как встроенные, так и сторонние.
Скорее всего мы откроем mcp серверы для www.mql5.com и www.metatrader.com для расширения функционала оркестраторов. Наш оркестратор также будет включен и в сам терминал,что позволит трейдерам заниматься анализом рынка и своей истории сделок прямо в терминале.
Подумайте над какой-нибудь внутренней подпиской AI со счёта MQL. У многих с этим проблема, как и с выводом. Тут двух зайцев.
Можно использовать практически любой LLM движок, включая достаточно дешевый Deepseek или свои собственные инстансы на опенсорных моделях.
Вся сила в оркестраторе, который делает глубокую проработку задач путем многократной работы с конкретным провайдером LLM.
Мы не хотим делать даже платные публичные агрегаторы api сервисов, так как это прямо нарушает условия лицензий сторонних сервисов и неминуемо приводит к блокировкам аккаунтов. Что происходит повсеместно и постоянно.
На рынке огромное количество полулегальных агрегаторов такого рода.
Как сейчас MQ использует ИИ для написания своих программ?
Только сторонние вспомогательные тулы.
Для основных проектов только анализ и поиск ошибок. Для этого написаны оркестраторы-анализаторы.