Я не являюсь специалистом в программировании и обучаться этому мне сложно, но узнал, что ИИ может генерировать код, и решил попробовать. Для простых задач, таких как написание Python-скрипта для конвертации данных или сортировки текстовых файлов, отлично справляется ChatGPT. Однако я слышал, что бесплатная версия ChatGPT уступает в этом плане Copilot, поэтому речь именно о нем.
Я собрал на Python скрипт для специфического перебора ключей (аналогов для CPU на GitHub не нашел), однако его скорость оказалась невысокой — всего 200 тыс. ключей в секунду. В попытке ускорить процесс я решил реализовать алгоритм на C++ с использованием Visual Studio 2022 и библиотеки OpenSSL. Copilot успешно адаптировал Python-код для C++, мне удалось собрать исполняемый файл, который запускался через командный файл и выполнял перебор, но, к сожалению, скорость не только не увеличилась, а даже снизилась до 60 тыс. ключей в секунду.
Тогда я попробовал перенести алгоритм на GPU через CUDA, так как существующие программы показывают там скорость перебора в несколько миллиардов ключей в секунду. Однако доступные решения работают стандартным методом, а мне требуется специфический вариант перебора. Теоретически мой алгоритм не должен снижать скорость, но Copilot не смог корректно адаптировать код под CUDA, несмотря на множество попыток.
Я также заметил, что готовые проекты для GPU включают множество файлов с тысячами строк кода в каждом, тогда как Copilot, даже в Deep Mode, генерирует всего один файл с не более чем 300 строками, что явно недостаточно для сложного проекта.
Посоветуйте, пожалуйста, какую нейросеть можно использовать для генерации сложных проектов на C++, поддерживающих CUDA и криптографию? Или Copilot — это пока лучшее из доступного?
openai o3
openai gpt4.5
anthropic claude sonnet 3.7
(гугловские не смотрел, но их модели имеют большое контекстное окно, что дает шансы за раз анализировать больше файлов и документации.
p.s. не пытайся работать с gpt в лоб вопрос-ответ, результат будет посредственным.
нужно снабжать ИИ необходимой инфорацией прямо в запросе, давай примеры, добавляй страницы из документации (можно просить в отдельном окне выбрать из нее нужное, и уже этот ответ давать в контекст), решай задачу по частям (т.е. вместо напиши программу перебирающие ключи, проси разработай эффективный алгоритм хеширования на gpu, оформи это в виде функции, а затем попроси использовать эту функцию с твоим алгоритмом перебора, уже на этом этапе можно попросить проанализировать, что можно изменить,... делай больше попыток, держи несколько контекстов в отдельном файлике, не веди ВСЮ беседу в одном чате, начинай чат с него, уточняя и добавляя информацию из соседних обсуждений и еще куча лайфхаков
текущий ИИ далек от AGI а значит человека еще заменить полностью не может, почему каждый пытает его, ожидая что он будет мегаинтеллектом, да еще и бесплатно (стоимость компании openai расценивают в 150 млрд баксов)
Можно попробовать grok, мне на опыте он смог написать скрипты для тренировки ИИ модели, прогу для записи ТАС (а впоследствии и переписать её на C++). В ограничения я упёрся лишь 1 раз, сейчас их, похоже, вообще нет.
Из плюсов - он в отличии от ChatGPT сразу понимает проблему, например:
Grok : *код*
Пользователь: *добавь что-то*
Grok: *код и объяснение изменений*
Пользователь: *ошибка*
Grok: *фикс и объяснение ошибки*
Причём фиксит код он в 95% случаев правильно и всё запускается.
Средний
