Там, где реально всё трудно при обучении, модель едва ли поможет. Она даже не упомянуло тактильное обучение, отрыгнув избыточное полотно из смеси типовых объяснений.
Спросил про производную, как её понять. Выдало только физический смысл производной, а геометрический лишь косвенно затронуло.
Итого: это лучше чем ничего, это хуже чем хороший учебник (выше риск ошибок) и едва ли лучше простого гуглежа, это сильно хуже чем преподаватель, у которого под рукой учебник, формулы и нейронка. В нетипичных случаях и при нетипичных вопросах лишь запутает. Уместно, когда ты полностью нулячий в теме и хочешь хоть что-то о ней узнать, получив обобщённую инфу.
Дилемма при ответственном использовании ИИ такова: Либо ты являешься высокоуровневым спецом, перекладываешь рутину на ИИ и потом всё проверяешь и исправляешь, либо ты вообще не соображаешь в вопросе и доверяешь ИИ, который дофига ошибается, но хоть что-то лучше тебя делает.
Что касается конторы ИИрасов: всё просто, они хотят рост количества будущих потенциальных пользователей на ии-костылях. И хотят госконтракты.
Реально нейронки могут помочь учителю распознать рукописные работы или обобщить какие-то данные, например перед прочтением сочинения узнать ключевую тему и тезисы, чтобы не упустить их. Или в переводе инфы с других языков. Но всё это делается не GPT. В чём ещё может помочь — предложить варианты объяснения какого-то явления. Вот тут да, что-то можно ухватить.
В целом же в учёбе и так что нужно — уже автоматизировано и распланировано. Разве что можно добавить тесты не только с выбором варианта, но и со словесным обоснованием выбора в областях, где ответ неоднозначен.
Имхо: поскольку жадный алгоритм, хоть и не идеален, но близок к результату, его можно докостылить до практически пригодного, задав условие: если набор мелких купюр оказывается больше или равен половине более крупной купюры, вычесть сначала такую купюру и повторить. 6000 → 5000+100х10, т.к. 100х10 = 2000/2, то 6000-2000=4000, которые продолжаем выдавать возможными купюрами по тому же принципу.
>6249 при помощи "купюр" номиналами 83, 186, 408 и 419 Ну тут сам себе злой буратина :) За решение этой задачи в общем виде есть какой-то грант?
Чёрт! Про микроволновку это великолепно! Именно так нужно наказывать людей, не желающих ни школьные элементарные знания впитывать ни проверять в разных источниках.
Я только с заведомо мёртвыми железками эксперименты ставил из любопытства и просто расковыривал посмотреть, что внутри. Например телефон за 5к, отслуживший несколько лет и с помершим датчиком касаний. Такой даже на запчасти не сдать. Из расковыривания я понял, что в принципе телефоны будущего весить станут втрое меньше. Основной вес приходится на аккумулятор и экран.
Насчёт риса актуально для кнопочных, за которые прост влажными руками брались, и у которых аккум отстёгивался. Вот там реально в тепле и в рисе влага уходила, без электричества плата не деградировала и телефон мог прожить ещё очень долго.
Про влагозащиту смешно. Чтоб была влагозащита, нужно для начала герметично закрыть все отверстия микрофонов/динамиков. А до кучи большую часть платы в лак залить. И оставить физическое отключение аккума.
Хм, я вот тоже не сталкивался. Это что за поддержка такая, которая доступа не имеет куда надо? Код для идентификации обычно вводится либо строго на том же устройстве, на котором он получен, либо на устройстве того же владельца, которое в руках владельца, рядом с устройством, получившим код. Иначе это огромная дыра в безопасности.
Учитывая дороговизну реализации и беспроблемность обхода смысла не имеет. По делу нужно мошенников ловить, доставать из-под земли и сажать с конфискацией имущества в пользу общей медицины и ловцов. А заодно информировать и обучать граждан немного думать или хотя бы отрабатывать паттерны защиты.
Изредка пользуюсь инструментами опознания и классификации. Это сильная сторона нейронок. Даже если наполовину работа выполнена, уже хорошо, время сэкономил.
Не пользуюсь генеративными. Для меня пока неприемлемо совсем. Добиться генерации по замыслу предельно сложно, даже если скармливать эскиз/3д или иной полуфабрикат. А потом чистить. Целостности в серии изображений не получится без специально обученой на конкретный стиль нс/лоры. Да, я умею в Comfy UI. А обучать не умею.
Для картинок, которые дольше секунды никто не смотрит — да, отличный инструмент. Быстро, дёшево, не слишком паршиво. Лучше, чем ничего. Взгляд зацепит. Но чем больше смотришь, тем хуже становится. И мысль «ага, автор ленивая жопа» или «ясно, компания жлобов». Рекламу Какаколы этого года вспомним. Помянем. При том что они уже пользовались генеративками и выходило шикарно.
Для текстов: мне не требуются усреднённо обтекаемые водянистые высеры. Тут ровно то же, что с картинками, хоть так в глаза и не бросается. Хотя и раньше рерайтеры рожали «пятикратно переваренный кал», а теперь — машины. Объём, правда, такой, что сеть затопило.
>что я люблю «рисовать» драконов, терминаторов и прочую нечисть красотищу Литьё воды и аналог графомании.
Пока ты не умеешь даже скриншоты делать в тему. Увы. Куча лишних картинок. И слов. «Покраска фото» совершенно позорная, что за железяка у Мэрилин в башку растёт? А почему? А потому что перегенерация неподходящими инструментами. Увы, генераторы пока гонят «толстый китайский вонь нога нискосортрый ругань»
Полагаю, что Сберу это затем, чтобы охватить тех, у кого устройства без NFC или с неработающим NFC: часы разных сортов, например и яблочные устройства. А разве без мирпэя не работает напрямую из приложения банка? У меня альфа нормально платит по нфц. Хотя наличку и обычную карту ношу всегда, может потому и не отмечаю для себя, когда что-то у кого заглючило. Ну залез в дальний карман раз в месяц, не проблема.
Конечно же кто-то мог разово совершить такую ошибку. Но вообще попахивает видосами, чья волна уже прошла, со сценарием типа «шёл-шёл, на обочине в грязи комп нашёл, (кёр)хером помыл и запустил»
Генеративки картинок и не будут делать нормальные стёкла, линзы и вуали. Это принципиально, так как никто их не учил их трёхмерной структуре и многослойности. Они воспринимают картинку плоско и строят как паззл из пятен. То есть в лучшем случае могут догадаться помять как-то изображение в воде, потому что видели, что вода = мятое. И примеров с водой очень много. А вот лицо за зелёной бутылкой — примеров мало, результат соответствующий. То же и с полупрозрачной одеждой: она будет пролезать сквозь одежду, ибо нет концепции многослойности структуры.
Смысл есть, когда есть смысл: некая личная выгода, выраженная в деньгах или ином. Например я репорчу потому что пользуюсь программой и заинтересован в починке. Сидеть и ждать можно бесконечно, ибо большинство либо пройдёт мимо, либо вообще никогда не встретит баг, потому что так глубоко никогда не зайдёт.
Ага, только они самой компании не могут нанести многомиллионного ущерба разом, потому саму компанию беспокоят куда меньше. «Ну бесят 5% юзеров мыльные смайлики и бесят, пофиг, есть не просят». А есть ещё и не баги как таковые, а плохой UI, который по итогу хуже бага, ибо отворачивает пользователя от продукта.
Для понимания, на какой задаче сыплются сейчас нейронки и почему я не могу доверить им кодить даже что-то совсем простое. При том что очень хотелось бы.
Промпт: «Действуй как хороший программист на языке Python. Напиши скрипт для программы трёхмерного моделирования Blender, который бы выделял только те видимые объекты в сцене, чей масштаб изменён (не равен [1.0,1.0,1.0])»
Сей ответ «лучший», дал Gemini, другие варианты даже выглядят адски или включают куски кода, которые я не просил.
import bpy
# Очищаем текущее выделение
bpy.ops.object.select_all(action='DESELECT')
# Проходимся по всем объектам в сцене
for obj in bpy.context.scene.objects:
# Проверяем, является ли объект видимым
if obj.visible_get():
# Получаем масштаб объекта
scale = obj.scale
# Проверяем, отличается ли масштаб от [1.0, 1.0, 1.0]
if scale != (1.0, 1.0, 1.0):
# Выделяем объект, если его масштаб изменен
obj.select_set(True)
Этот скрипт выделит все объекты. То есть простой пользователь, пришедший к чатботу за абсолютно нубским скриптом скорее всего лососнёт тунца. Проблема в использовании tuple вместо vec3 или отсутствии почленного сравнения. Я за второе, так как оно не требует подключения mathutils.
В целом и потенциально: так как нейронку учат на массовых данных, её уровень будет стремиться к уровню чуть выше массового специалиста и чуть выше из-за машинных преимуществ в скорости поиска и объёмах запоминания. Уже этого будет достаточно, чтобы получить вполне пригодного к работе ассистента, не очень умного но очень исполнительного.
Статью не читал, ибо не соображаю в теме. Об картинки насладился. Стремлением автора вдохновился. Круто, что вы всё это вот знаете, умеете и могёте. Респект и уважуха, как говорится!
На мой взгляд есть две сферы. В одной ИИ силён, ибо используются его сильные свойства (распознание статистики). Там он произвёл революцию и не одну. Я говорю о вещах типа Alpha fold или помощи в генерации теневых масок для чипов. Времязатраты сократились в десятки, сотни, тысячи раз!
И есть сфера бестолкового хайпа, где имеем танцующего медведя. Танцует он не как в балете и как в балете ещё долго не будет танцевать. Но все умиляются, что он вообще может. Чисто игрушки, из которых вроде бы может что-то получиться.
Есть риски: из-за высокой конкуренции ИИ с новичками и наиболее общими знаниями люди даже с мотивацией учиться, даже с любовью к делу будут получать за это ноль целых ноль десятых. А специалистам из кого расти? Это может привести к тотальной деградации навыков.
Пока что ситуация такова, что непрофессионал с нейронкой может наделать ещё более лютой непроверенной херни, чем без нейронки. А профессионалу всё равно за ней нужно код проверять.
Периодически захожу на чатбот-арену, тестирую. Прогресс есть заметный и важный. Всё больше нейронки сами по себе стараются решать задачу по шагам, что чаще приводит хотя бы к работающим решениям. Но в коде это пока оч низкое качество. В области придумать что-то нетиповое или высокоэффективное всё плохо. Впрочем, было бы прекрасно решать хотя бы кучу унылой однообразной рутины. В 3д это ретопология и UV-развёртка, в программировании это типовые решения и отлов багов. В текстах это поиск стилистических ошибок и наконец научить тучу косноязычных использовать деепричастные обороты.
Одна из лучших вещей, которые позволяют делать комплюхтеры в целом: быстро считать и брутфорсить всякое миллиард раз, получая шанс выкопать что-то ценное. Учитывая мощности и тенденции, ценного выкапываться будет всё больше.
Имхо, штрихкод настолько прост, что использование какого-либо ИИ нецелесообразно вовсе. Ну может какой-то слегка усиленный микронейронкой алгоритм/фильтр. Однако если данных в принципе нет — это угадайка. А если они таки есть — их можно восстановить фильтром при хорошей камере. Главное — установить ориентацию штрихов поточнее, чтобы можно было понять принадлежность каждой оставшейся крапинки.
Там, где реально всё трудно при обучении, модель едва ли поможет. Она даже не упомянуло тактильное обучение, отрыгнув избыточное полотно из смеси типовых объяснений.
Спросил про производную, как её понять.
Выдало только физический смысл производной, а геометрический лишь косвенно затронуло.
Итого: это лучше чем ничего, это хуже чем хороший учебник (выше риск ошибок) и едва ли лучше простого гуглежа, это сильно хуже чем преподаватель, у которого под рукой учебник, формулы и нейронка. В нетипичных случаях и при нетипичных вопросах лишь запутает.
Уместно, когда ты полностью нулячий в теме и хочешь хоть что-то о ней узнать, получив обобщённую инфу.
Было «поколение ЕГЭ», станет «поколение GPT» :)))
Дилемма при ответственном использовании ИИ такова:
Либо ты являешься высокоуровневым спецом, перекладываешь рутину на ИИ и потом всё проверяешь и исправляешь, либо ты вообще не соображаешь в вопросе и доверяешь ИИ, который дофига ошибается, но хоть что-то лучше тебя делает.
Что касается конторы ИИрасов: всё просто, они хотят рост количества будущих потенциальных пользователей на ии-костылях. И хотят госконтракты.
Реально нейронки могут помочь учителю распознать рукописные работы или обобщить какие-то данные, например перед прочтением сочинения узнать ключевую тему и тезисы, чтобы не упустить их. Или в переводе инфы с других языков. Но всё это делается не GPT.
В чём ещё может помочь — предложить варианты объяснения какого-то явления. Вот тут да, что-то можно ухватить.
В целом же в учёбе и так что нужно — уже автоматизировано и распланировано.
Разве что можно добавить тесты не только с выбором варианта, но и со словесным обоснованием выбора в областях, где ответ неоднозначен.
Имхо: поскольку жадный алгоритм, хоть и не идеален, но близок к результату, его можно докостылить до практически пригодного, задав условие: если набор мелких купюр оказывается больше или равен половине более крупной купюры, вычесть сначала такую купюру и повторить.
6000 → 5000+100х10, т.к. 100х10 = 2000/2, то 6000-2000=4000, которые продолжаем выдавать возможными купюрами по тому же принципу.
>6249 при помощи "купюр" номиналами 83, 186, 408 и 419
Ну тут сам себе злой буратина :)
За решение этой задачи в общем виде есть какой-то грант?
п.с. ссылка на вики неправильная.
Чёрт! Про микроволновку это великолепно! Именно так нужно наказывать людей, не желающих ни школьные элементарные знания впитывать ни проверять в разных источниках.
Я только с заведомо мёртвыми железками эксперименты ставил из любопытства и просто расковыривал посмотреть, что внутри. Например телефон за 5к, отслуживший несколько лет и с помершим датчиком касаний. Такой даже на запчасти не сдать. Из расковыривания я понял, что в принципе телефоны будущего весить станут втрое меньше. Основной вес приходится на аккумулятор и экран.
Насчёт риса актуально для кнопочных, за которые прост влажными руками брались, и у которых аккум отстёгивался. Вот там реально в тепле и в рисе влага уходила, без электричества плата не деградировала и телефон мог прожить ещё очень долго.
Про влагозащиту смешно. Чтоб была влагозащита, нужно для начала герметично закрыть все отверстия микрофонов/динамиков.
А до кучи большую часть платы в лак залить. И оставить физическое отключение аккума.
Хм, я вот тоже не сталкивался. Это что за поддержка такая, которая доступа не имеет куда надо?
Код для идентификации обычно вводится либо строго на том же устройстве, на котором он получен, либо на устройстве того же владельца, которое в руках владельца, рядом с устройством, получившим код. Иначе это огромная дыра в безопасности.
Учитывая дороговизну реализации и беспроблемность обхода смысла не имеет.
По делу нужно мошенников ловить, доставать из-под земли и сажать с конфискацией имущества в пользу общей медицины и ловцов. А заодно информировать и обучать граждан немного думать или хотя бы отрабатывать паттерны защиты.
Изредка пользуюсь инструментами опознания и классификации. Это сильная сторона нейронок. Даже если наполовину работа выполнена, уже хорошо, время сэкономил.
Не пользуюсь генеративными. Для меня пока неприемлемо совсем.
Добиться генерации по замыслу предельно сложно, даже если скармливать эскиз/3д или иной полуфабрикат. А потом чистить. Целостности в серии изображений не получится без специально обученой на конкретный стиль нс/лоры. Да, я умею в Comfy UI. А обучать не умею.
Для картинок, которые дольше секунды никто не смотрит — да, отличный инструмент. Быстро, дёшево, не слишком паршиво. Лучше, чем ничего. Взгляд зацепит. Но чем больше смотришь, тем хуже становится. И мысль «ага, автор ленивая жопа» или «ясно, компания жлобов». Рекламу Какаколы этого года вспомним. Помянем. При том что они уже пользовались генеративками и выходило шикарно.
Для текстов: мне не требуются усреднённо обтекаемые водянистые высеры. Тут ровно то же, что с картинками, хоть так в глаза и не бросается. Хотя и раньше рерайтеры рожали «пятикратно переваренный кал», а теперь — машины. Объём, правда, такой, что сеть затопило.
>что я люблю «рисовать» драконов, терминаторов и прочую
нечистькрасотищуЛитьё воды и аналог графомании.
Пока ты не умеешь даже скриншоты делать в тему. Увы.
Куча лишних картинок. И слов. «Покраска фото» совершенно позорная, что за железяка у Мэрилин в башку растёт? А почему? А потому что перегенерация неподходящими инструментами. Увы, генераторы пока гонят «толстый китайский вонь нога нискосортрый ругань»
Полагаю, что Сберу это затем, чтобы охватить тех, у кого устройства без NFC или с неработающим NFC: часы разных сортов, например и яблочные устройства.
А разве без мирпэя не работает напрямую из приложения банка? У меня альфа нормально платит по нфц. Хотя наличку и обычную карту ношу всегда, может потому и не отмечаю для себя, когда что-то у кого заглючило. Ну залез в дальний карман раз в месяц, не проблема.
Конечно же кто-то мог разово совершить такую ошибку. Но вообще попахивает видосами, чья волна уже прошла, со сценарием типа «шёл-шёл, на обочине в грязи комп нашёл, (кёр)хером помыл и запустил»
Генеративки картинок и не будут делать нормальные стёкла, линзы и вуали. Это принципиально, так как никто их не учил их трёхмерной структуре и многослойности. Они воспринимают картинку плоско и строят как паззл из пятен. То есть в лучшем случае могут догадаться помять как-то изображение в воде, потому что видели, что вода = мятое. И примеров с водой очень много.
А вот лицо за зелёной бутылкой — примеров мало, результат соответствующий.
То же и с полупрозрачной одеждой: она будет пролезать сквозь одежду, ибо нет концепции многослойности структуры.
Смысл есть, когда есть смысл: некая личная выгода, выраженная в деньгах или ином. Например я репорчу потому что пользуюсь программой и заинтересован в починке. Сидеть и ждать можно бесконечно, ибо большинство либо пройдёт мимо, либо вообще никогда не встретит баг, потому что так глубоко никогда не зайдёт.
Ага, только они самой компании не могут нанести многомиллионного ущерба разом, потому саму компанию беспокоят куда меньше. «Ну бесят 5% юзеров мыльные смайлики и бесят, пофиг, есть не просят». А есть ещё и не баги как таковые, а плохой UI, который по итогу хуже бага, ибо отворачивает пользователя от продукта.
Для понимания, на какой задаче сыплются сейчас нейронки и почему я не могу доверить им кодить даже что-то совсем простое. При том что очень хотелось бы.
Промпт:
«Действуй как хороший программист на языке Python. Напиши скрипт для программы трёхмерного моделирования Blender, который бы выделял только те видимые объекты в сцене, чей масштаб изменён (не равен [1.0,1.0,1.0])»
Сей ответ «лучший», дал Gemini, другие варианты даже выглядят адски или включают куски кода, которые я не просил.
Этот скрипт выделит все объекты. То есть простой пользователь, пришедший к чатботу за абсолютно нубским скриптом скорее всего лососнёт тунца. Проблема в использовании tuple вместо vec3 или отсутствии почленного сравнения. Я за второе, так как оно не требует подключения mathutils.
tl/dr знал, что это накипь, так как образовывается и без чая во-первых, а во-вторых растворяется лимоном.
В целом и потенциально: так как нейронку учат на массовых данных, её уровень будет стремиться к уровню чуть выше массового специалиста и чуть выше из-за машинных преимуществ в скорости поиска и объёмах запоминания. Уже этого будет достаточно, чтобы получить вполне пригодного к работе ассистента, не очень умного но очень исполнительного.
Статью не читал, ибо не соображаю в теме. Об картинки насладился. Стремлением автора вдохновился.
Круто, что вы всё это вот знаете, умеете и могёте. Респект и уважуха, как говорится!
На мой взгляд есть две сферы.
В одной ИИ силён, ибо используются его сильные свойства (распознание статистики). Там он произвёл революцию и не одну. Я говорю о вещах типа Alpha fold или помощи в генерации теневых масок для чипов. Времязатраты сократились в десятки, сотни, тысячи раз!
И есть сфера бестолкового хайпа, где имеем танцующего медведя. Танцует он не как в балете и как в балете ещё долго не будет танцевать. Но все умиляются, что он вообще может. Чисто игрушки, из которых вроде бы может что-то получиться.
Есть риски: из-за высокой конкуренции ИИ с новичками и наиболее общими знаниями люди даже с мотивацией учиться, даже с любовью к делу будут получать за это ноль целых ноль десятых. А специалистам из кого расти? Это может привести к тотальной деградации навыков.
Пока что ситуация такова, что непрофессионал с нейронкой может наделать ещё более лютой непроверенной херни, чем без нейронки. А профессионалу всё равно за ней нужно код проверять.
Периодически захожу на чатбот-арену, тестирую. Прогресс есть заметный и важный. Всё больше нейронки сами по себе стараются решать задачу по шагам, что чаще приводит хотя бы к работающим решениям. Но в коде это пока оч низкое качество. В области придумать что-то нетиповое или высокоэффективное всё плохо. Впрочем, было бы прекрасно решать хотя бы кучу унылой однообразной рутины. В 3д это ретопология и UV-развёртка, в программировании это типовые решения и отлов багов. В текстах это поиск стилистических ошибок и наконец научить тучу косноязычных использовать деепричастные обороты.
Одна из лучших вещей, которые позволяют делать комплюхтеры в целом: быстро считать и брутфорсить всякое миллиард раз, получая шанс выкопать что-то ценное. Учитывая мощности и тенденции, ценного выкапываться будет всё больше.
Имхо, штрихкод настолько прост, что использование какого-либо ИИ нецелесообразно вовсе.
Ну может какой-то слегка усиленный микронейронкой алгоритм/фильтр.
Однако если данных в принципе нет — это угадайка.
А если они таки есть — их можно восстановить фильтром при хорошей камере. Главное — установить ориентацию штрихов поточнее, чтобы можно было понять принадлежность каждой оставшейся крапинки.
С чем всех и поздравляю. 20% это очень ощутимый прогресс. А использование наборов нейронок — логичный подход, учитывая их ограниченность.
«Учёные из NVidia» тоже смущают?
Почему бы банку не нанять учёных и не организовать их работу в нужном русле?