I do stuffs with computer and mentoring programmers. Staff Machine Learning Engineer @unity Vector. Backing and advising: https://teapaw.org/t.co/43LFka55J2
Helsinki, Finland
Joined June 2010
- Tweets72.9K
- Following264
- Followers947
- Likes6.4K
Pinned Tweet
I built Qwenchana.
Qwen 3.8 27b omakase serving setup for 2 x RTX 3090
It is working really well especially with 4-16 concurrent which is ideal for coding agent.
I uses it to run it's own benchmark and fine tuning of the parameter afterward as well.
github.com/vtno/Qwenchana
Tino Thamjarat retweeted
You are not Uncle Bob. Do not do this. He has built up years of instinct you simply cannot copy in a few years. He, Linus and the other 80s folks are not the same as you.
They can afford to, because their sharp eyes will catch the bug. Your relatively poor eyesight will not.
I used to be a language lawyer. In the late 80s I _studied_ the ARM (Annotated Reference Manual for C++). I knew the language cold, inside and out. I could make it do backflips. I shipped a lot of code using it. A LOT.
I’ve attacked other languages with a similar intensity and depth. Until recently, that was simply the only way to become adept at building software systems.
I now consider the deep understanding of a language to be a supreme waste of time and effort. I don’t want to learn Rust, or Golang, or Typescript, or any of the thousands of other languages out there. I’ll leave that to my agents.
What I need now is to understand the high level gestalt of the system. I want to see the systems and subsystems. I don’t need to inspect the cogs. If I truly need to understand a detail at the cog level, I’ll interrogate my agents. I’m not going to pretend to be a language expert anymore.
Tino Thamjarat retweeted
To me it's the opposite. Writing code has never been the fun part. Thinking about solutions and delivering values to the customers and users are, and they're accelerated quite a lot with AI agents.
Tino Thamjarat retweeted
ไม่ค่อยเข้าใจคนในสายวาดภาพบางคนที่ชอบเอาความยากลำบากของกระบวนการทำงานมาเป็นตัววัดคุณค่าผลงานอะ เหมือนยิ่งใช้เวลานาน ยิ่งทำด้วยมือเยอะ ถึงจะมีคุณค่า
แล้วถ้ามีเครื่องมือช่วยให้ทำงานเดิมเสร็จเร็วขึ้นมันผิดตรงไหน? คนวาดภาพก็ใช้โปรแกรมช่วยจัดเลเยอร์ ย้อนแก้เส้น ปรับสีได้โดยไม่ต้องเริ่มใหม่ทุกครั้ง คนเขียนโค้ดก็ใช้ Framework, Library หรือ AI มาช่วยลดงานซ้ำ ๆ เหมือนกัน
ประเด็นมันอยู่ที่คนใช้เข้าใจสิ่งที่ตัวเองกำลังทำแค่ไหน และผลงานที่ออกมาตอบโจทย์หรือเปล่า
แต่บางคนกลับชอบตัดสินคนอื่นจากเครื่องมือที่ใช้มากกว่าดูผลงานจริงซะอีก
ถ้าคุณค่าความสร้างสรรค์ต้องวัดจากความเหนื่อย งั้นคนที่ทำงานได้เร็วเพราะเก่งขึ้นก็คงต้องแกล้งทำให้ช้าลงสินะ 55555
จริง ๆ ผมเป็นคนนึงที่หัดวาดรูปตอน ม ปลาย อยากเข้าสถาปัตย์ แต่พอเข้าค่ายแล้วรู้ตัวว่าไม่ไหว มือมันคุมไม่ได้ขนาดนั้น เลยไปหัดเขียนโปรแกรมจนเป็นโปรแกรมเมอร์อยู่ทุกวันนี้ครับ
คือผมมีไอเดีย ผมรู้ว่าผมอยากได้ภาพแบบไหนแต่ผมแค่ execute มันออกมาไม่ได้
การมี generative ai มันเลยทำให้ผมแฮปปี้มาก ๆ ผมแค่อยากเอาเรื่องราว เอาภาพในหัวออกมา
สาย tech ก็เหมือนกันครับ code ที่ถูกเอาไป train ไม่ถูก respect license บางอันห้ามเอาไปใช้เชิงพาณิชย์โดยไม่จ่ายเจ้าของผลงาน ก็ถูกเอาไป train ด้วย
ก็ยังมีบางกลุ่ม anti coding agent อยู่ ไปดูตาม Linux บาง distribution ได้ หนักเลย
hot take: ถ้าบอกว่าไม่เอารูป gen ai เพราะลิขสิทธิ์ แต่ใช้ ai เขียนโปรแกรมให้ ผมตีเก๊หมด
ai มัน train จาก internet เหมือนกันหมด หนังสือสอนเขียนโปรแกรมก็อยู่ในนั้น คุณจะมาบอกว่าหนังสือและ code ต่างจากภาพมันไม่ได้เว้ย!
คือแบบนี้
จริง ๆ model ทุกประเภท ข้อมูลถูกเอามา train แล้วเก็บเป็น weight ที่เป็นตัวเลข ว่าสิ่งที่คนพูดถึงใน prompt มันเชื่อมโยงกันยังไง
output ต่างกันออกมาเป็น text หรือภาพ หรือ เสียง
การ train คือสูบมาจากเนต ไม่สน license ทุกแบบ
ถ้าไม่โอเคกับด้านลิขสิทธ์ ควรไม่โอกับทุกอัน
มีคนถามว่าใช้ AI เขียนโค้ดทุกวัน แต่ไม่ค่อยอินกับ AI Art แบบนี้ย้อนแย้งไหม
ส่วนตัวไม่คิดว่าย้อนแย้ง ถึงจะเป็น Generative AI เหมือนกัน แต่จุดประสงค์และสิ่งที่เราให้คุณค่ากับผลลัพธ์ต่างกัน
ทุกวันนี้ใช้ AI ทั้งเขียนโค้ด วิเคราะห์ข้อมูล แต่งภาพ หรือลองทำเพลง แต่ก็ไม่ได้ชอบทุกอย่างที่ AI สร้างขึ้นมา
งานโค้ดส่วนใหญ่มีเป้าหมายคือระบบที่ทำงานได้ จะเขียนเองหรือให้ AI ช่วยก็ได้ แต่ยังต้องมีคนกำหนดโจทย์ ออกแบบ ทดสอบ และรับผิดชอบผลลัพธ์ โดยเฉพาะระบบที่ใช้งานจริง ถึงอย่างนั้น โปรแกรมเมอร์หลายคนก็สนุกกับการแก้ปัญหาด้วยตัวเองเหมือนกัน ความสุขในกระบวนการไม่ได้มีแค่ในงานศิลปะ
การถ่ายภาพก็คล้ายกัน คนชอบถ่ายรูปไม่ได้ต้องการแค่ภาพสวย เพราะ AI ก็ทำได้ ความสนุกอยู่ที่การออกไปเจอสถานที่จริง เดินหาแสง เลือกมุม รอจังหวะ หรือได้ภาพที่ไม่คิดว่าจะได้ ภาพแต่ละภาพมีเรื่องราวของเวลา สถานที่ และคนถ่ายอยู่เบื้องหลัง แม้ไม่สมบูรณ์แบบก็มีคุณค่าในแบบของมัน
การแต่งภาพเองก็ไม่ใช่เรื่องใหม่ ตั้งแต่ยุคห้องมืดจนถึง Photoshop และ Lightroom ช่างภาพก็ปรับแสง สี และรีทัชกันมาตลอด AI แค่ทำให้ง่ายขึ้นมาก ทั้งการทำ Mask ลด Noise และลบฝุ่น งานที่เคยใช้เวลานานตอนนี้เหลือไม่กี่คลิก
จุดที่น่าคิดคือ เรากำลัง "ปรับ" ภาพที่ถ่ายมา หรือกำลัง "สร้าง" สิ่งที่ไม่เคยอยู่ในภาพ การลบสิ่งรบกวนเล็ก ๆ ต่างจากการเปลี่ยนท้องฟ้า เติมดวงจันทร์ หรือใส่คนเข้าไปในฉาก ถึงจะใช้เทคโนโลยีเดียวกัน แต่ความหมายของภาพต่างกันมาก
อย่างหลังไม่ใช่เรื่องผิดถ้าเป็นงานสร้างสรรค์ แค่ควรบอกให้ชัดว่ากำลังนำเสนอภาพจากเหตุการณ์จริง หรือภาพที่สร้างเพิ่มเข้าไป โดยเฉพาะภาพข่าวและภาพสารคดี ซึ่งความถูกต้องสำคัญกว่าความสวย
เรื่องที่สองวงการมีร่วมกันจริง ๆ คือลิขสิทธิ์ โลกซอฟต์แวร์เอาโค้ดของคนอื่นมาต่อยอดกันมานาน แต่มี License กำกับ เช่น GPL ที่กำหนดให้เปิด Source Code เมื่อนำไปดัดแปลงแล้วเผยแพร่ ส่วน MIT และ Apache ผ่อนปรนกว่า แต่ก็มีเงื่อนไขที่ต้องทำตาม
พอ AI เขียนโค้ดได้ ก็เกิดคำถามว่าโค้ดนั้นมาจากไหน ไปคล้ายโค้ดที่มีลิขสิทธิ์หรือเปล่า และถ้าเอาไปใช้เชิงพาณิชย์ ใครเป็นคนรับผิดชอบ ไม่ใช่ว่าโค้ดจาก AI จะมีปัญหาทุกบรรทัด แต่ก็ไม่ควรเอาไปใช้โดยไม่ตรวจสอบ
ที่น่าสนใจคือ License เหล่านี้ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อรองรับการเอาผลงานไปฝึก AI ฝั่งโค้ดจึงยังถกเถียงกันอยู่ไม่ต่างจากฝั่งภาพ ต่างกันแค่วงการซอฟต์แวร์คุ้นเคยกับการคุยเรื่องสิทธิการใช้งานมานานกว่า ทั้งสองฝั่งเจอคำถามเดียวกัน คือข้อมูลที่ใช้ฝึกมาจากไหน เจ้าของผลงานมีสิทธิแค่ไหน และคนที่นำผลลัพธ์ไปใช้ต้องรับผิดชอบอะไร การตั้งคำถามเหล่านี้ไม่ได้แปลว่าต่อต้านเทคโนโลยี
เลยคิดว่าไม่จำเป็นต้องแบ่งคนเป็นฝ่ายเชียร์หรือฝ่ายต่อต้าน AI และคนที่ใช้ AI เขียนโค้ดก็ไม่จำเป็นต้องยอมรับ AI Art ทุกรูปแบบ สิ่งสำคัญคือใช้ AI ทำอะไร ใช้อย่างไร เคารพสิทธิของคนอื่นแค่ไหน และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์อย่างไร
บางงานต้องการผลลัพธ์ที่เร็วที่สุด แต่บางงานความสุขอยู่ในกระบวนการ การใช้ AI ช่วยให้ทำอะไรได้มากขึ้น ไม่ได้หมายความว่าเราต้องเลิกให้คุณค่ากับการลงมือทำด้วยตัวเอง
จริง ๆ อาจเพราะงานผมมันทำ model AI ลักษณะนี้ด้วย
การเอาข้อมูลมา train model มันไม่ใช่ว่าก๊อปรูปมาวางละจำไว้ แต่มันเอามา train "weight" ที่เป็นเลขว่า concept ก็คือ คำสั่งแบบนี้มันควรจะ related กันยังไง
ลักษณะมันเหมือนคนดูงานคนอื่นจาก pinterest แล้วได้ inspiration มากกว่า /1
Joy of programming was never typing out characters at all.
My joy in programming came from solving problem efficiently.
Now I get to do that without even typing!
Tino Thamjarat retweeted
"god when is meta ever going to launch muse voice they announced it forever ago"
muse:
🤖 Made with AI
เรา ambitious กว่าเดิมได้มาก ๆ ครับ เมื่อก่อนอะไรที่มันถูกบอกว่ามำไม่ได้ ยากเกิน เหนื่อยเกินมันปลดล็อคหมด
ผมที่เป็นคนเขียนโปรแกรมที่เคยต้องบอกว่าทำไม่ได้ เพราะ นั่นนู่นนี่ ผมพูดว่าทำได้มากขึ้นเยอะมากครับ
Tino Thamjarat retweeted
The gap between an average engineer and the best engineers was never quite 10x, but it was meaningful.
AI has made the gap at least 100x.
