Вайбкодинг времени: как Карпаты проверил прогнозы 2015 года Ты когда в последний раз оглядывался на свои старые планы и спрашивал: получилось ли? Исследователь Андрей Карпаты сделал именно это, только в масштабе всего Hacker News. Что именно произошло - Взяты 930 топовых тредов Hacker News за декабрь 2015 - Посты и комментарии пропущены через GPT Thinking - Задача модели отследить, какие прогнозы оказались правдой спустя почти 10 лет - Потрачено 3 часа и 60 долларов вычислений Результат - Собрана система ранжирования предсказаний по их фактической точности - Итоговый список местами звучит как комедия, местами как учебник истории технологий - Ознакомиться можно по ссылке в репозитории автора Смотреть результаты Почему это интересно - такой анализ превращается в тренажер предсказательного мышления - Если LLM понимает, почему одни идеи выживают, она способна научиться формировать более точные будущие оценки - Каждый наш коммент сегодня становится future labeled sample, который через годы покажет, была ли мысль стоящей К чему это ведет - Ты пишешь мнение в сети, а через 5, 10 лет оно возвращается обучающим сигналом для новой модели - Чем больше таких сигналов, тем точнее следующая ИИ волна - В итоге появится инструмент, который статистически умеет выбирать сбывающиеся прогнозы Для любопытных Код проекта Подсмотрел тут