Tutorial Belajar Mandiri Ilmu Komputer TeachYourselfCS Jika Anda seorang insinyur otodidak atau lulus dari kursus pemrograman, maka Anda perlu belajar ilmu komputer. Untungnya, Anda tidak perlu menghabiskan waktu bertahun-tahun dan banyak uang untuk mendapatkan gelar: Anda bisa mendapatkan pendidikan 💸 kelas dunia sendiri. Di Internet, ada banyak sumber belajar di mana-mana, tetapi esensi dan sampah hidup berdampingan. Alih-alih daftar seperti "200+ kursus online gratis", Anda memerlukan jawaban atas pertanyaan seperti: Mata pelajaran apa yang harus Anda pelajari dan mengapa? Apa buku atau kursus video terbaik untuk mata pelajaran ini? Dalam panduan ini, kami mencoba memberikan jawaban pasti atas pertanyaan-pertanyaan ini.

Ini dia teman-temanku~ Saya hanya mendapatkan 20 yuan untuk 3 juta pengguna: ledakan palsu alat AI - ListenHub Siapa yang tidak akan menceritakan lelucon. Banyak orang tertarik dengan kasus yang saya bagikan di Hard Ground Hacking, dan saya membuat podcast khusus di ListenHub @oran_ge. Anda dapat mendengarkannya~

Banyak teman yang khawatir dengan keterbatasan penggunaan ChatGPT Team dan Enterprise, dan sekarang dua artikel umum (FAQ) baru telah dirilis untuk menjelaskan hal ini. * Edisi Tim ChatGPT - GPT-5 dan GPT-4o tidak terbatas, tetapi ada batasan berikut untuk versi model yang berbeda: * 200 GPT-5 Permintaan Berpikir per hari * 2800 GPT-5 Permintaan mini berpikir per minggu * 15 permintaan GPT-5 Pro per bulan * 3 permintaan GPT-500 setiap 4,1 jam * 300 permintaan o4-mini dan o3 per hari * ChatGPT Enterprise - GPT-5, GPT-4o, dan GPT-4.1-mini tidak terbatas, tetapi ada batasan berikut untuk versi model yang berbeda: * 200 GPT-5 Permintaan Berpikir per minggu * 15 permintaan GPT-5 Pro per bulan * 20 permintaan GPT-4.5 per minggu * 3 permintaan GPT-500 setiap 4,1 jam * 300 permintaan o4-mini per hari * 100 permintaan o4-mini-tinggi per hari * 100 permintaan o3 per minggu * 15 permintaan O3-Pro per bulan Artikel FAQ juga menyebutkan bahwa keterbatasan model GPT-5 Thinking saat ini bersifat sementara dan sebenarnya lebih tinggi dari batas jangka panjang yang tercantum di atas.

Ini benar: kurang dalam prompt untuk mengatakan apa yang tidak boleh dilakukan, tetapi apa yang harus dilakukan. Model besar sangat mirip dengan manusia, dan semakin Anda tidak membiarkannya melakukannya, semakin mudah untuk menarik perhatian

Seorang manajer perusahaan kecil masih memiliki banyak kekuasaan, dan perubahan tempat mungkin bukan hal yang buruk

Selama AI masih mengembangkan perangkat lunak dengan cara ini yang mensimulasikan cara manusia menulis kode, dan panjang jendela konteks tidak dapat dimasukkan ke dalam seluruh kode proyek sekaligus, maka AI tidak akan dapat menggantikan arsitek selama 10 tahun, apalagi 10 tahun. Tetapi jika AI mengadopsi model pengembangan baru yang cocok untuk perangkat lunak pengembangan AI, atau seluruh basis kode dapat dijejalkan ke dalam kinerja model dan biaya yang dapat dikendalikan, lalu mengapa arsitek melakukannya? Tapi jangan khawatir, perubahan seperti itu tidak terjadi secara tiba-tiba dalam satu atau dua hari, jika Anda memperhatikan dengan seksama dan mengikuti pembelajaran, maka jika itu benar-benar terjadi, Anda dapat dengan cepat beralih dan menjadi orang pertama yang menguasai penggunaan arsitektur cepat AI untuk membangun dengan cepat. Di satu sisi, AI sangat praktis dalam pemrograman berbantuan, dan di sisi lain, kemampuan desain arsitektur ini juga dapat diterapkan ke bidang lain. Misalnya, jika proyek pengembangan Agen AI kuat di masa depan, tetapi seseorang masih perlu mengelola Agen AI ini untuk kolaborasi yang lebih baik, maka tidak dapat dipisahkan dari desain arsitektur untuk mengoordinasikan agen-agen ini.

Apakah ledakan kecerdasan buatan berkembang menjadi gelembung? Ketika harga saham raksasa teknologi terus naik dan IPO yang mencengangkan kembali, gema era gelembung dot-com semakin keras. Oleh John Cassidy Agustus 11, 2025 Anda sedang membaca kolom mingguan John Cassidy tentang ekonomi dan politik di The New Yorker, Financial Edition. Pekan lalu, ketika Huang, CEO pembuat chip Nvidia, bertemu dengan Donald Trump di Gedung Putih, dia memiliki alasan untuk berada dalam suasana hati yang baik. Chip Nvidia banyak digunakan untuk melatih model AI generatif, dan sebagian besar chipnya diproduksi di Asia. Awal tahun ini, perusahaan berjanji untuk meningkatkan produksi di Amerika Serikat. Pada hari Rabu, Trump mengumumkan bahwa perusahaan chip yang berjanji untuk memproduksi produk di Amerika Serikat akan menerima pengecualian dari serangkaian tarif baru yang tinggi pada semikonduktor yang sedang dipersiapkan pemerintahannya untuk diterapkan. Keesokan harinya, harga saham Nvidia mencapai level tertinggi sepanjang masa, mencapai kapitalisasi pasar $4,4 triliun, melampaui Microsoft, yang juga telah berinvestasi besar-besaran dalam kecerdasan buatan, untuk menjadi perusahaan paling berharga di dunia. Selamat datang di era ledakan AI, atau haruskah saya menyebutnya gelembung AI? Lebih dari seperempat abad telah berlalu sejak gelembung dot-com besar-besaran meledak. Selama waktu itu, ratusan startup internet yang merugi go public di Nasdaq, dan harga saham banyak perusahaan teknologi melonjak ke harga setinggi langit. Pada bulan Maret dan April 2000, saham teknologi anjlok; Selanjutnya, banyak, tetapi jauh dari semua, startup internet runtuh. Selama beberapa bulan terakhir, Wall Street telah memperdebatkan apakah lonjakan saham teknologi saat ini mengikuti lintasan yang sama. Dalam sebuah laporan penelitian yang diterbitkan pada bulan Maret berjudul "25 Years Later: Lessons from the Bursting of the Tech Bubble," sekelompok analis investasi di Goldman Sachs berpendapat sebaliknya: "Terlepas dari peningkatan tajam dalam antusiasme untuk saham teknologi dalam beberapa tahun terakhir, ini bukan merupakan gelembung karena kenaikan harga didukung oleh fundamental keuntungan yang kuat. Analis menunjuk pada profitabilitas dari apa yang disebut "Tujuh Besar" perusahaan (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia dan Tesla). Dari kuartal pertama tahun 2022 hingga kuartal pertama tahun ini, pendapatan Nvidia meningkat lima kali lipat, dan laba setelah pajaknya meningkat lebih dari sepuluh kali lipat. Laporan Goldman Sachs juga memberikan pelajaran sejarah yang berguna. Laporan tersebut mencatat bahwa antara tahun 1995 dan 2000, indeks Nasdaq yang padat teknologi naik lima kali lipat, dan pada puncak pasar, metrik penilaian yang banyak digunakan – rasio harga-ke-pendapatan (P/E) – melebihi 150 kali, level yang belum pernah terlihat sebelumnya dan tidak pernah terlihat lagi. Sebaliknya, periode lima tahun dari Maret 2020 hingga Maret 2025 relatif sederhana. Benar, Nasdaq telah meningkat kira-kira dua kali lipat dan rasio harga-pendapatan telah meningkat secara signifikan, tetapi jauh dari tiga digit. Sebagai seseorang yang telah menulis secara ekstensif tentang naik turunnya gelembung dot-com, saya menemukan bagian dari analisis Goldman Sachs yang menarik. Banyak orang telah lupa atau terlalu muda untuk mengingat ekstrem yang dicapai di era Internet. Dalam logika fanatisme spekulatif—dari "mania tulip" Belanda pada abad ketujuh belas hingga munculnya hiruk-pikuk Konfusianisme di dunia Konfusianisme—keserakahan, FOMO (fear of missing out), dan teori kebodohan akhirnya mengusir kehati-hatian, akal sehat, dan gravitasi keuangan. Kembali pada bulan Maret, Wall Street dibanjiri dengan banyak FOMO dan perilaku mengikuti tren, tetapi belum mencapai level akhir tahun sembilan puluhan. Namun, lima bulan kemudian, gema era gelembung dot-com semakin keras. Ambil Palantir Technologies, misalnya, yang perangkat lunak AI-nya digunakan oleh Pentagon, CIA, dan Penegakan Imigrasi dan Bea Cukai AS (ICE), belum lagi banyak perusahaan komersial. Beberapa hari sebelum kunjungan Huang ke Gedung Putih, Palantir merilis laporan keuangan yang positif. Pada akhir pekan, perusahaan menilai perusahaan lebih dari 600 kali pendapatannya selama 12 bulan terakhir dan sekitar 130 kali penjualannya selama periode yang sama, menurut Yahoo Finance. Bahkan pada akhir tahun sembilan puluhan, angka-angka seperti itu akan menarik perhatian. Penawaran umum perdana (IPO) yang luar biasa – fitur lain dari era internet – juga kembali muncul. Pada akhir Juli, Figma, perusahaan yang membuat perangkat lunak untuk pengembang Internet dan menambahkan kemampuan kecerdasan buatan ke rangkaian produknya, menerbitkan saham di Bursa Efek New York dengan harga penerbitan $33 per saham. Setelah perdagangan dimulai, saham melonjak menjadi $85 dan menutup hari pada $115,50 – naik 250% dari harga penerbitan. Melihat dinamika pasar ini, saya teringat pada daftar Netscape, perusahaan yang membuat browser web Netscape Navigator, pada 9 Agustus 1995. Sahamnya dihargai $28 dan naik menjadi $75 pada satu titik, ditutup pada $58,25. Lonjakan ini kurang dari kenaikan hari pertama Figma dalam persentase, tetapi sering digambarkan sebagai awal dari gelembung dot-com. Khususnya, harga saham Figma telah turun kembali di bawah $80 sejak IPO-nya. Ini dapat diartikan sebagai tanda bahwa rasionalitas berlaku, tetapi mengingat bahwa harga sahamnya masih lebih dari dua kali lebih tinggi dari harga penerbitan, perusahaan AI swasta lainnya akan didorong untuk memasuki pasar saham. Renaissance Capital, sebuah perusahaan riset yang berspesialisasi dalam IPO, telah mencantumkan delapan kandidat terkenal: OpenAI, Anthropic, Cohere, Databricks, SymphonyAI, Waymo, Scale AI, dan Perplexity. Perusahaan-perusahaan ini hampir semuanya adalah unicorn: mereka telah dihargai lebih dari $ 1 miliar dalam kesepakatan pembiayaan dengan pemodal ventura dan investor tahap awal lainnya. Namun, ada sekitar tujuh ribu perusahaan AI yang lebih kecil dan kurang dikenal secara nasional, menurut perusahaan riset Tracxn, dan lebih dari seribu dari mereka telah menerima pendanaan Seri A dari pendukung luar untuk mendanai operasi mereka. Ketersediaan dana awal berarti bahwa kondisi yang diperlukan untuk ledakan gelembung Internet sudah ada. Ada tiga kondisi lain: kegembiraan investor tentang teknologi inovatif – AI generatif jelas berpotensi memengaruhi area ekonomi yang luas; lini produksi Wall Street dari bankir investasi yang ingin mendapatkan biaya organisasi IPO; dan kebijakan yang longgar. Bulan lalu, pemerintahan Trump mengumumkan "Rencana Aksi AI" yang bertujuan untuk menghilangkan hambatan untuk menerapkan teknologi baru dan mencegah negara bagian memperkenalkan undang-undang peraturan AI yang "memberatkan". Sementara itu, The Fed tampaknya bersiap untuk memangkas suku bunga bulan depan, yang dapat menambah api lain ke pasar. Namun, ada juga beberapa perbedaan penting antara sekarang dan tahun sembilan puluhan, salah satunya adalah bahwa ekonomi online bukan lagi dataran terbuka yang luas yang memungkinkan individu giat untuk mengusulkan untuk membangun kastil di udara. Ini adalah benteng kapitalisme monopoli, di mana raksasa teknologi mendominasi cakrawala. Pada tahap awal era internet, startup kecil dapat secara wajar berharap untuk memanfaatkan keunggulan penggerak pertama, mendapatkan daya tarik awal, dan menciptakan model bisnis yang langgeng. Dalam ekonomi AI, tampaknya banyak hadiah akan diberikan kepada perusahaan top yang memiliki kemampuan untuk membangun dan memelihara model AI besar dan dapat menggunakan kekuatan pasar dan kekuatan keuangan mereka untuk menangkis atau memperoleh pesaing potensial. Kebijakan antimonopoli yang kuat dapat mencegah hal ini, tetapi seperti yang dilaporkan Wall Street Journal minggu lalu, komitmen pemerintah terhadap kebijakan semacam itu sekarang diancam oleh pelobi dan tokoh-tokoh kuat yang dekat dengan presiden. Jika investor percaya bahwa monopoli adalah masa depan ekonomi yang digerakkan oleh AI, hasil pasar saham kemungkinan akan lebih menguntungkan bagi raksasa industri yang ada daripada gelembung berbasis luas. Semua ini, tentu saja, tidak pasti. Ledakan AI masih dalam tahap konstruksi infrastruktur – melatih model bahasa besar, membangun pusat data, dan banyak lagi. Aplikasi AI baru mulai menyebar ke seluruh ekonomi, dan tidak ada yang tahu persis seberapa transformatif dan menguntungkan teknologi ini. Dalam lingkungan ini, banyak investor mengikuti strategi demam emas yang dihormati waktu – membeli saham "pembuat sekop" dan "penambang besar". Tetapi sejarah memberi tahu kita bahwa bahkan strategi ini jauh dari bebas risiko. Dalam analisis menarik yang diterbitkan di platform berita keuangan Seeking Alpha, seorang analis yang ditandatangani oleh KCI Research membandingkan Nvidia dengan Cisco Systems, salah satu perusahaan yang harga sahamnya naik secara parabola pada 1998-99. Sama seperti GPU (unit pemrosesan grafis) Nvidia sekarang diakui secara luas sebagai komponen penting dari infrastruktur AI, router Cisco dan perangkat jaringan lainnya pernah dianggap sebagai komponen mendasar dari konstruksi Internet; Untuk sementara, permintaan untuk mereka tampaknya tidak terbatas. Seperti Nvidia, Cisco adalah perusahaan yang inovatif dan menguntungkan. Namun, pada April 2000, harga sahamnya turun hampir 40%, dan setahun kemudian turun sekitar 80%. Seperempat abad kemudian, harga sahamnya belum pulih ke level tertinggi yang ditetapkan pada awal tahun 2000, meskipun baru-baru ini mendekat. Perbandingan antara Nvidia dan Cisco adalah pengingat yang kuat dari kutipan terkenal dari analis saham legendaris Benjamin Graham, yang juga mentor Warren Buffett: Dalam jangka pendek, pasar saham adalah mesin pemungutan suara, tetapi dalam jangka panjang, ini adalah mesin penimbang, mengukur arus kas yang dihasilkan oleh perusahaan. Ironisnya, analogi Nvidia-Cisco juga secara tidak sengaja menunjukkan berapa lama "jangka pendek" dapat bertahan dan betapa berbahayanya memprediksi tanggal akhirnya. Analisis ini diterbitkan Februari lalu. Sejak itu, harga saham Nvidia telah naik 150% lagi. ♦

Claude Sonnet 4 sekarang memiliki panjang jendela konteks 1 juta Token

Ketika Anda melihat benda kecil yang sangat mengejutkan dalam kelompok, Anda mungkin sedikit linglung ketika Anda menceritakannya. Seorang netizen memulai proyek kecil setengah tahun yang lalu, dan dia memiliki banyak alat MCP di tangannya, jadi dia hanya membuat situs web untuk menyelesaikannya. Pada awalnya, perawatan manual cukup serius. Kemudian, alat tersebut diperbarui lebih cepat dan lebih cepat, dan dia tidak tahan, jadi dia menulis kepada agen dan pergi ke GitHub untuk memindai. Segera setelah proyek baru keluar, itu diambil, disortir, dan secara otomatis diperbarui ke halaman web. Kemudian dia berbalik dan melakukan hal-hal lain. Saya tidak peduli dengan stasiun ini selama setengah tahun. Pembalikan datang, dan beberapa hari yang lalu dia bosan dan mencarinya di Google dengan santai, dan menemukan bahwa: Situs web saya yang telah lama terlupakan langsung menempati peringkat pertama dalam pencarian Google. Intinya adalah dia tidak pernah melakukan SEO sama sekali, jadi dia mengandalkan agen yang sangat bodoh yang menyimpan dan secara teratur menyelesaikan hal-hal di sana. Ceritanya selesai, tetapi itu menyisakan banyak ruang untuk berpikir, dan saya tiba-tiba mengerti sedikit: Sering kali, kami berpikir AI itu pintar, tetapi kasus ini mengingatkan saya bahwa AI sudah melakukan lebih baik daripada kita hanya dengan terus melakukan ini. Kebanyakan orang memiliki masalah yang sama, dan sulit untuk berpegang teguh pada satu hal untuk waktu yang lama. Tapi AI berbeda, dan kecepatannya sangat stabil. Misalnya, jika Anda memberinya arahan, itu dapat membuat hal yang sangat kecil tidak mungkin diabaikan. Bahkan Anda telah melupakannya, dan Anda tidak melupakan tugasnya. Benar-benar sedikit menyentuh untuk mengatakan terlalu banyak, agen yang terlupakan masih melakukan misi aslinya tanpa henti. Alat pengkodean AI generasi baru seperti Claude Code dan Trae Solo melakukan ini, memberinya tugas, dan dapat terus maju. Bukankah itu yang paling kita butuhkan untuk dilakukan AI? Kami bertanggung jawab untuk menjelajah, itu digunakan untuk tetap berpegang pada niat awal, maju sedikit demi sedikit, dan tahu bahwa kami telah menyelesaikan jalan yang awalnya kami tinggalkan. Ini mungkin cara terbaik untuk membayangkan simbiosis antara manusia dan AI.

Menggali kuburan: "OpenAI CPO Kevin Weil: GPT-5 akan segera hadir, AI akan mengotomatiskan 99% kode dalam tahun ini"