В общей теории относительности чёрная дыра - это просто скопление материи, сжатой в бесконечно крошечную точку, а горизонт событий, "поверхность" чёрной дыры, с которой невозможно сбежать, является естественным следствием этого плотного скопления материи.
В классическом описании черных дыр говорится, что свет не может "вылететь за границу ч.д. из-за высокой силы гравитации". На самом деле свет в принципе не может возникнуть в ч.д., потому что предельно сжатая материя не способна генерировать фотоны низких энергий. "Вылетать" просто нечему.
Про спасение жизни - это чисто гипотетическая ситуация, когда звонок знакомым людям может помочь человеку, а экстренные службы не могут.
Есть более прозаичные ситуации, когда человеку телефон нужен крайне редко. Не заводить же каждый раз новый номер. А если номер привязан к банку или госуслугам, тогда каждый раз будут дополнительные неудобства с перерегистрацией.
"У нас есть задача обучить нейросеть на ответы в определённой области. Мы обращаемся к специалистам в этой области. Для обучения крупной модели нужны сотни крутых специалистов, умеющих создать правильный ответ, простой и полезный для обычного человека."
То есть все ответы создают люди, и заносят их в базу знаний, а ИИ только подбирает подходящий ответ из этой базы? А если подходящего ответа в базе нет - то возникают галлюцинации?
Нельзя лишать человека номера, если это его единственный номер. А так же обнулять баланс. Неизвестно в какой ситуации ему внезапно может понадобиться телефон. Может это спасет ему жизнь. Хотя мне такие случаи неизвестны.
Удивляет способность чат-ботов уверенно отвечать на безграмотно составленные вопросы. 1. "в какой области трубы". Области у трубы - это "область изгиба" и "область прямолинейного участка". 2. "в области меньшего радиуса или в области большего радиуса". У изгиба радиусы "внешний" и "внутренний". "Меньший" и "больший" радиус может быть только у двух разных изгибов - у одного больший у другого меньший. Но бот все равно ответил, без тени сомнения. Величину угла изгиба он конечно проигнорировал в принципе. О том за счет чего течет воздух - за счет нагнетания, за счет разрежения, или за счет конвекции из-за разницы температур, он тоже не поинтересовался.
Изначально, идея взлома с помощью квантового компьютера, была основана на явлении суперпозиции - нахождении квантовых объектов сразу во всех возможных состояниях, одно из которых будет зафиксировано в момент схлопывания. Из этого следует потенциальная возможность "моментального брутфорса" (statim effringere). Если сделать регистр из числа кубитов соответствующему длине ключа, то он будет содержать в себе одновременно все возможные значения, в том числе и значение искомого ключа. Дело остается за малым - грамотно схлопнуть волновую функцию, и ключ ваш. Как именно слопнуть, это уже вопрос к программистам квантовых компьютеров. Они разберутся, им за это деньги платят.
Тексты пишутся соискателями которые прошли базовые тесты на знание языка, фактчекинг, этику, ранжирование. Это значит что тексты с высокой вероятностью будут иметь уровень качества сопоставимый с уровнем на котором пишут штатные AI-тренеры. Так что их вполне можно использовать как заготовки, которые после небольшой коррекции можно использовать для обучения. AI-тренеру не придется писать текст с нуля, и это значительно сэкономит ему время. Но это в теории. На практике соискателей не так уж много, и кинуть каждого можно только однажды. Много текстов такой эксплуатацией не получишь, а репутация работодателя серьезно пострадает. Так что вряд ли это развод на бесплатный труд.
Когда я понял, что поиском по смыслу в базе данных куда я положил все мои записи из лга не дает мне нужной мне точности
Сначала нужно обучить AI. Первоначальная задача AI заключается в сортировке записей (используя LLM), и объединении их в группы по родственным синтетическим признакам (параметрам). В результате оператор увидит список названий групп. Название группы должно отражать содержание тех записей, которые AI объединил в группу. Оператор видит список групп, и статистику по каждой группе. Определить смысл, общий для всех записей в данной группе - это уже задача оператора. Открывая каждую группу, и просматривая записи, оператор решает насколько верно AI определил их схожесть. Чтобы смысл (который видит оператор) и набор синтетических признаков (которые видит AI) совпадали - нужно обучение.
После обучения, используя обобщенные имена событий, можно будет формулировать запросы к AI в произвольной форме. AI идентифицирует события зафиксированные в логах, вычислит статистику, и выполнит скрипт для обработки данных. Скрипт лучше написать самому. Можно конечно обучить AI на реальных логах, но обучение может занять много времени, и очень высок риск галлюцинаций. И кроме того, все возможные события которые AI должен будет определять, должны быть зафиксированы в логах на момент обучения.
LLM оправдано применять для парсинга логов только если записи в логах не стандартизированы, и выполняются в произвольной форме.
А в чем разница, применительно к ч.д.? Горизонт событий является границей чёрной дыры.
В классическом описании черных дыр говорится, что свет не может "вылететь за границу ч.д. из-за высокой силы гравитации". На самом деле свет в принципе не может возникнуть в ч.д., потому что предельно сжатая материя не способна генерировать фотоны низких энергий. "Вылетать" просто нечему.
Про спасение жизни - это чисто гипотетическая ситуация, когда звонок знакомым людям может помочь человеку, а экстренные службы не могут.
Есть более прозаичные ситуации, когда человеку телефон нужен крайне редко. Не заводить же каждый раз новый номер. А если номер привязан к банку или госуслугам, тогда каждый раз будут дополнительные неудобства с перерегистрацией.
Довольно смешно. Но только это не про IT. В смысле здесь нет ничего специфичного для IT.
То есть все ответы создают люди, и заносят их в базу знаний, а ИИ только подбирает подходящий ответ из этой базы? А если подходящего ответа в базе нет - то возникают галлюцинации?
Нельзя лишать человека номера, если это его единственный номер. А так же обнулять баланс. Неизвестно в какой ситуации ему внезапно может понадобиться телефон. Может это спасет ему жизнь. Хотя мне такие случаи неизвестны.
Удивляет способность чат-ботов уверенно отвечать на безграмотно составленные вопросы.
1. "в какой области трубы".
Области у трубы - это "область изгиба" и "область прямолинейного участка".
2. "в области меньшего радиуса или в области большего радиуса".
У изгиба радиусы "внешний" и "внутренний". "Меньший" и "больший" радиус может быть только у двух разных изгибов - у одного больший у другого меньший.
Но бот все равно ответил, без тени сомнения. Величину угла изгиба он конечно проигнорировал в принципе. О том за счет чего течет воздух - за счет нагнетания, за счет разрежения, или за счет конвекции из-за разницы температур, он тоже не поинтересовался.
Изначально, идея взлома с помощью квантового компьютера, была основана на явлении суперпозиции - нахождении квантовых объектов сразу во всех возможных состояниях, одно из которых будет зафиксировано в момент схлопывания. Из этого следует потенциальная возможность "моментального брутфорса" (statim effringere). Если сделать регистр из числа кубитов соответствующему длине ключа, то он будет содержать в себе одновременно все возможные значения, в том числе и значение искомого ключа. Дело остается за малым - грамотно схлопнуть волновую функцию, и ключ ваш. Как именно слопнуть, это уже вопрос к программистам квантовых компьютеров. Они разберутся, им за это деньги платят.
Тексты пишутся соискателями которые прошли базовые тесты на знание языка, фактчекинг, этику, ранжирование. Это значит что тексты с высокой вероятностью будут иметь уровень качества сопоставимый с уровнем на котором пишут штатные AI-тренеры. Так что их вполне можно использовать как заготовки, которые после небольшой коррекции можно использовать для обучения. AI-тренеру не придется писать текст с нуля, и это значительно сэкономит ему время. Но это в теории. На практике соискателей не так уж много, и кинуть каждого можно только однажды. Много текстов такой эксплуатацией не получишь, а репутация работодателя серьезно пострадает. Так что вряд ли это развод на бесплатный труд.
Нержавеющая сталь - это не свойство материала, а результат бережного ухода. Илон Маск.
Сначала нужно обучить AI. Первоначальная задача AI заключается в сортировке записей (используя LLM), и объединении их в группы по родственным синтетическим признакам (параметрам). В результате оператор увидит список названий групп. Название группы должно отражать содержание тех записей, которые AI объединил в группу. Оператор видит список групп, и статистику по каждой группе. Определить смысл, общий для всех записей в данной группе - это уже задача оператора. Открывая каждую группу, и просматривая записи, оператор решает насколько верно AI определил их схожесть. Чтобы смысл (который видит оператор) и набор синтетических признаков (которые видит AI) совпадали - нужно обучение.
После обучения, используя обобщенные имена событий, можно будет формулировать запросы к AI в произвольной форме. AI идентифицирует события зафиксированные в логах, вычислит статистику, и выполнит скрипт для обработки данных. Скрипт лучше написать самому. Можно конечно обучить AI на реальных логах, но обучение может занять много времени, и очень высок риск галлюцинаций. И кроме того, все возможные события которые AI должен будет определять, должны быть зафиксированы в логах на момент обучения.
LLM оправдано применять для парсинга логов только если записи в логах не стандартизированы, и выполняются в произвольной форме.