Есть данные о том, что жизнь возникла сразу же после, а то и во время поздней тяжёлой бомбардировки. Получается на химическую эволюцию ушло около 400 миллионов лет, что не совсем согласовывается современными представлениями об абиогенезе,
Всё ещё хуже, молекулярные часы показывают, что первый клеточный организм, по сложности сравнимый с современными бактериями, появился ещё ДО, поздней тяжёлой бомбардировки, уже примерно через 200 млн. лет после столкновения Земли с Тейей!
Ничто не переживет нахождение в эпицентре теплового (как бы не термоядерного) взрыва, какой возникает при столкновении межзвездных космических тел, летящих с громадными скоростями (иначе как они убежали бы со своей системы). Там и температуры запредельные, и ударная волна, что крошит камни в пыль за мгновение...
Не всё так драматично, близкое сближение двух звёзд, имеющих похожие вектора скоростей, в масштабах Млечного Пути, происходят регулярно.
Единственным известным источником первичной продуктивности является химическая энергия, и на сегодня известно только две экосистемы, обе основанные на метаногенах, которые полагаются исключительно на химическую энергию (то есть не используют солнечный свет или его продукт, кислород).
Это не так, погуглите, например про бактерию Desulforudis audaxviator,
По разному бывает. Например, симбиотическая гипотеза происхождения эукариот или гипотеза движения континентов тоже в свое время считались маргинальными.
Спасибо за статью. По большому счёту, ход мыслей правильный, и общие тенденции действительно таковы, как описано в статье. По крайней мере, мой опыт работы в сфере машинного обучения/ИИ (нужное подчеркнуть) в течении последних уже примерно 30 лет приводит к аналогичным выводам. Кстати, мы начали применять некоторые описанные фичи (нейросети, рассмотрение альтернативных вариантов в цепочках рассуждений с возможностью улучшения качества моделей при увеличении времени "раздумий" системы) при распознавании рукописного текста ещё в начале 90-х. А вот ещё до одной "фишки", которую мы с самого начала внедрили - оценки самой системой адекватности собственного ответа (грубо говоря, вероятности, что он правильный) я что-то то пока явным образом у современных LLM до сих пор не наблюдаю, мне кажется, что это хотя бы частично позволило бы избавиться от галлюцинаций, например в варианте возможного ответа "не знаю" вместо необоснованных фантазий. Такое вот мнение у меня, как у старомодного ветерана - разработчика систем распознавания изображений.)
Не логичнее ли с самого начала учить джуна писать правильные промпты, чем учить его вымирающей профессии - писать низкоуровневый код? Это примерно как если бы мы начинали обучение машинистки с уроков каллиграфии, имхо.
Собственно, я и не имел в виду полную интеграцию, а именно реализацию архитектуры глубоких сетей на основе оптических чипов. В последнее время на эту тему довольно много публикаций, в том числе, в журналах уровня Nature. Что в итоге выйдет на практике - посмотрим.
Такую "новую думающую модель" можно сделать из любой другой модели - хоть из селфхостед лламы, запустив ее с тем же скриптом.
В принципе, можно, наверное, и, скорее сего, над этим уже работают. Тут основная проблема, как я понимаю, в стоимости ответов на запросы. Но оптические чипы рано или поздно должны выйти в серию, а покамест, наилучшим применением о3, на мой взгляд, будет её использование для аннотирования (разметки) сложных данных при обучении более дешёвых в эксплуатации моделей.
Спорный тезис, имхо. Например, многие слепые от рождения люди в плане интеллекта не особого отличаются от зрячих. В любом случае, антропоморфные роботы с полноценным зрением и слухом уже в активной разработке, так что, вряд ли придётся ждать многие десятилетия.
Всё ещё хуже, молекулярные часы показывают, что первый клеточный организм, по сложности сравнимый с современными бактериями, появился ещё ДО, поздней тяжёлой бомбардировки, уже примерно через 200 млн. лет после столкновения Земли с Тейей!
Не всё так драматично, близкое сближение двух звёзд, имеющих похожие вектора скоростей, в масштабах Млечного Пути, происходят регулярно.
Звёзды иногда сближаются на достаточно близкие расстояния, порядка 100 ае, орбита Седны, например, расположена дальше.
Единственным известным источником первичной продуктивности является химическая энергия, и на сегодня известно только две экосистемы, обе основанные на метаногенах, которые полагаются исключительно на химическую энергию (то есть не используют солнечный свет или его продукт, кислород).
Это не так, погуглите, например про бактерию Desulforudis audaxviator,
Возможно, имеется в виду вот эта статья: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10077869/
Да, нашёл, например, «пятна леопарда», которые на Земле часто образуются в результате жизнедеятельности бактерий.
По разному бывает. Например, симбиотическая гипотеза происхождения эукариот или гипотеза движения континентов тоже в свое время считались маргинальными.
Спасибо за статью. По большому счёту, ход мыслей правильный, и общие тенденции действительно таковы, как описано в статье. По крайней мере, мой опыт работы в сфере машинного обучения/ИИ (нужное подчеркнуть) в течении последних уже примерно 30 лет приводит к аналогичным выводам. Кстати, мы начали применять некоторые описанные фичи (нейросети, рассмотрение альтернативных вариантов в цепочках рассуждений с возможностью улучшения качества моделей при увеличении времени "раздумий" системы) при распознавании рукописного текста ещё в начале 90-х. А вот ещё до одной "фишки", которую мы с самого начала внедрили - оценки самой системой адекватности собственного ответа (грубо говоря, вероятности, что он правильный) я что-то то пока явным образом у современных LLM до сих пор не наблюдаю, мне кажется, что это хотя бы частично позволило бы избавиться от галлюцинаций, например в варианте возможного ответа "не знаю" вместо необоснованных фантазий. Такое вот мнение у меня, как у старомодного ветерана - разработчика систем распознавания изображений.)
В общем, подождём 2-3 года, время нас рассудит.)
Не логичнее ли с самого начала учить джуна писать правильные промпты, чем учить его вымирающей профессии - писать низкоуровневый код? Это примерно как если бы мы начинали обучение машинистки с уроков каллиграфии, имхо.
Собственно, я и не имел в виду полную интеграцию, а именно реализацию архитектуры глубоких сетей на основе оптических чипов. В последнее время на эту тему довольно много публикаций, в том числе, в журналах уровня Nature. Что в итоге выйдет на практике - посмотрим.
Вроде как, время нужно считать для двоих людей - условный джун и условный мидл/синьор?
А как на счёт денег работодателя?)
В принципе, можно, наверное, и, скорее сего, над этим уже работают. Тут основная проблема, как я понимаю, в стоимости ответов на запросы. Но оптические чипы рано или поздно должны выйти в серию, а покамест, наилучшим применением о3, на мой взгляд, будет её использование для аннотирования (разметки) сложных данных при обучении более дешёвых в эксплуатации моделей.
Спорный тезис, имхо. Например, многие слепые от рождения люди в плане интеллекта не особого отличаются от зрячих. В любом случае, антропоморфные роботы с полноценным зрением и слухом уже в активной разработке, так что, вряд ли придётся ждать многие десятилетия.