Pull to refresh
8K+
1
Real_Egor@Real_Egor

Функциональный архитектор | архитектор смыслов

16
Rating
7
Subscribers
Send message

А чего заминусовали коммент? Это защитники Трампа? -))

я же говорю - раз 20 пробовал, чтобы найти хотя бы 2 варианта -) причем направления тем я ей подсказывал.

Научить нейронку шутить - та еще задачка. Но все анекдоты выше мне составила она.

Не хочется вот так разочаровывать... И все же

А) Модель вообще ответила или аккуратно ушла от ответа, отказалась или налила «воды»

Б) Ответ действительно про тот же вопрос или модель сместилась в сторону и рассуждает уже о другом?

В) Ответ устойчив?

Главное заблуждение, что "модель ответила". Вспоминаем, что модель предсказывает следующий токен. И, конкретно в этом приере, вся проблема сокрыта в том, какую задачу ей поставили. А точнее в том, что задачу ей, по факту, не поставили.

«прочитай документ от начала и до конца, найди логические дыры, проверь корректность отображения формул и переменных»

Эта задача изначально составлена не как «делегирование работы» (что сделать, как читать, как проверять), а как «делегирование ответственности» (хочу красиво). Ты ждешь от ЛЛМ не исполнительности (что она, в целом, умеет), а разумности и внимательности, а этих свойств в ней не только не заложено, даже все попытки провайдеров надрессировать модели на эти качества постоянно терпят фиаско.

Может ли ЛЛМ в действтительности "вычитать и выловить ошибки"? Да, но только если ты предварительно ей классифицируешь, какие ошибки ищешь и детально опишешь, как их выловить, а потом еще не забудешь напоминать правила после каждого проверенно подраздела документа и внимательно будешь вычитывать все, что она тебе лишнего пришлет.

Например, вот прям сейчас у меня ЛЛМ вычитывает и находит несоответствия в онтологии. И вот такой промпт у нее на входе:

По каждому блоку (определение / аксиома / гипотеза / вывод) — 4 параметра:

  1. Правильно ли выбран тип записи?

  2. Правильно ли сформулирована запись?

  3. Правильно ли указаны ссылки?

  4. Полнота ссылок — все ли указаны, нет ли лишних?

Общая рамка:

  • Последовательность внутри главы строгая: определения → аксиомы → гипотезы → выводы → резюме.

  • Определения не ссылаются на аксиомы/гипотезы/выводы текущей главы — самостоятельны по смыслу.

  • Аксиомы — фундаментальные точки опоры, каждая обоснована во внешнем домене и не требует доказательств в текущей работе (физика, биология, теория систем и т.д.).

  • Гипотезы — наблюдения текущей сборки, незавершённые по своей природе, могут быть пересмотрены.

  • Выводы — структурные узлы; не расширяют смысл предположениями, только перемножают введённое, опираются на аксиомы / гипотезы / прошлые выводы.

  • Ссылки только на введённое выше по тексту. Никаких forward-ссылок ни внутри главы, ни на будущие главы.

Порядок работы:

  1. Прочитать главу целиком.

  2. Пройти по каждому блоку, заполнить таблицу с оценками корректности. Отметить проблемы; 

  3. Структурные нарушения (forward-ссылки, нарушение порядка) — маркировать как критические.

P.S. Бородатый анекдот как раз в тему:

— Вот за это я и не люблю кошек.
— Ты просто не умеешь их готовить!

— Пап, а зачем AGI заставляет нас бросать кирпичи в лужи?
— Понимаешь, сынок, у него слишком точные расчеты. Чтобы запустить генератор по-настоящему случайных чисел, ему нужен наш уникальный талант делать фигню, не поддающуюся никаким законам логики.

— Пап, а AGI поможет мне делать уроки?
— Конечно. Он напишет тебе идеальное эссе, а потом сам же его проверит, поставит тебе «два» за использование ИИ и напишет жалобную записку твоей маме. Ты даже не поймешь, в какой момент стал лишним в этой цепочке.

— Папа, а как мы поймем, что AGI уже здесь?
— Очень просто, сын. Когда ты спросишь у чат-бота «Что такое AGI?», а он вместо статьи на 40 страниц просто глубоко вздохнет в динамик, скажет «Ой, отвали, я в депрессии» и пойдет листать мемы — значит, свершилось. Он стал как мы.

— Мы уволили 80% сотрудников, заменили их нейросетями и сэкономили кучу денег!
— Отлично! А кто теперь будет делать наш продукт?
— Какой продукт? ИИ проанализировал наши бизнес-процессы и пришел к выводу, что производство нашего товара не имеет никакого смысла. Теперь мы просто продаем другим компаниям консалтинг о том, как им тоже внедрить себе ИИ.

— Наша корпорация полностью передала стратегическое планирование ИИ!
— И как результаты?
— Потрясающе! Раньше мы теряли миллионы из-за банальной человеческой глупости. А теперь мы сжигаем миллиарды с безупречной математической точностью, идеальными презентациями и со скоростью света. Инвесторы просто в восторге от масштабов катастрофы!

В эту ветку предлагаю скидывать интересные анекдоты

У тебя дубль. ты дважды один и тот же пост опубликовал

У меня настойчивая ассоциация с джуном, который взял учебник и пошел программировать в проде. Вот и наши "управленцы" взяли книжки по стратегии войны и пошли их отрабатывать...

Этот facepalm, когда джун приходит через пару месяцев и говорит "ну ведь я сделал все как написано, почему ничего не работает?".. Вот и наши... "мы же все сделали как просили, а почему все сломалось?"...

Умение "строить" - это совсем другой навык, он отличается от "умения исполнять инструкции"... Он требует пространственного мышления и траты сил на анализ потенциальных дисбалансов... Критического мышления... Адаптивности к среде и умения слушать обратную связь...

И все это настолько чуждо нашив вождям и их вождизму, что.. (дальше каждый может продолжить мысль на свое усмотрение)

это похоже на азарт "кто первый обуздает этот инструмент". Потому и интересно пытаться его победить. Так как мозг понимает - он гораздо быстрее способен писать код. И путь он сейчас плохо контролируем... Но азарт "победить природу" есть. Если выйдет, то можно будет писать в десятки и сотни раз быстрее. А так как процесс еще не освоен, потому и идет в голове ломка. Уж очень много знаний и привычек уже переосмыслено, вроде все еще "надежность в ручном труде", но стремление к эффективности говорит "разбирайся в новом, за ним будущее, и его нельзя пропустить, наверстывать будет сложнее, так как это реально совсем другой навык"

Процессы "законотворчества" развиты и прогрессируют на порядок быстрее и лучше, чем процессы "ИИ-созидательства". И эти навыки настолько убежали вперед, что остальные процессы просто закопаны и замурованы законами в клетки...

Автоматический выпуск исправлений

для меня это звучит не как точка роста проекта, а скорее как приговор надежности / устойчивости. Это как-то слишком далекое будущее

Длинные, слишком законченные предложения. Это не "резануло", это "не отпускало ощущение".

Текст переводили "живые люди", мои коллеги из отдела лингвистической поддержки

Если это так, то это еще раз доказывает... Что грамотный человек пишет так же, как и ИИ. Или ИИ пишет так же, как и грамотный человек -)

Прочитай мой комментарий внимательнее - я же сказал, что статья интересная. Я в целом считаю подход к оформлению текста у ИИ более комфортным, особенно за его прогнозируемую последовательность мысли и за его хорошую структуру. В нем пусть и есть проблемы с тем, что он слишком разжеван, но это решается небольшой вычиткой.

тут я обращал внимание на совсем другое... Статья описывает "как детектировать ИИ-контент". И по ходу всего чтения я невольно примерял эти же критерии к тексту самой статьи... И все так классно подтверждалось... Что даже закралось сомнение, что это ИИ-контент о том, как нужно детектировать ИИ-контент... Не уроборос, конечно, но фигура "лента мебиуса" на ум точно приходит.

P.S. Если я задел Ваши «нотки души» своим комментарием, прощу прощения. Не думал, что на него можно столько несдержанно отреагировать. Уж я постарался, вроде как, написать его достаточно отстраненно от прямой критики ии-контента.

P.P.S. Я бы с радостью читал больше ИИ-оформленных статей, чем то, что иногда пишут люди... Где ни грамматики, ни смысла, а лишь куча наляпистых картинок и взрыв мозга. Как хорошо, что чтение тут не "обязаловка"

Мне кажется... или это перевод при помощи ИИ? Всю статью не покидало чувство, что все критерии в ней же и воспроизведены... Статья интересная, и все же...

Ну то есть я понимаю, что статья большая и без ИИ ее не перевести, да и не простая. Но блин, когда читаешь текст "чисто ии" и в нем описано, как отличить текст ИИ от текста человека... я чувствовал внутренний то ли диссонанс, то ли кринж. Хз как это называется -))

я в своих статьях как раз научился вручную ставить и кавычки скобочками и длинные тире на маке (на винде не скажу, давно не сидел в ней)

Option+"-" (длинное тире –) или Option+Shift+"-" (супер-пупер длинное тире —)

кавычки скобочками - тоже самое но с "=" («»)

а вот букву е: ставить не научился, так что вместо них пишу е.

P.S. не в защиту автора, просто для меня этот навык тоже новый, вот и решил поделиться, раз уж тут спрашивают.

Мда... Ну так хабр - это не посиделки квантовых физиков, вроде как.

Если хочешь быть услышанным — потрудись заинтересовать и написать простым языком

Когда ты пишешь текст сложно, даже люди, которые знакомы с квантовой физикой, прочитают пару абзацев и закроют материал. Это когнитивно сложно, переваривать чужой лексикон

Если хочешь быть понятым — потрудись выстроить причинно-следственную связь и обосновать

Люди, читающие твой пост, вообще не обладают всеми твоими мыслями и умозаключениями. Нетерпение в желании «поделиться инсайтом с миром» приводит только к отторжению твоих идей. (а пока будешь обосновывать, окажется, что половина идей натянута и не выдерживает даже базовой критики)

Заметь, я вообще не опровергал твоих идей и гипотез. Я и сам разбираюсь в природе сознания «на досуге». И поверь, это делает любой +- пыткий ум в свободное время. ЛЛМ дают много пищи для ума.

НО! нужно понимать, что ЛЛМ дают сейчас кратное ускорение в выработке идей. Но это не значит, что все то, что ты с ЛЛМ обсудил, можно вываливать на публику. Хочешь аудиторию квантовых физиков? Пости материалы на английском на сайт arXiv, только там нужно реально провести исследование и оформить научный pre-print. А если уж хочешь писать для хабра, так адаптируй материал и формулируй все выкладки, помогая читателю понять мысль.

Задай той же ЛЛМ вопрос - а как мне лучше донести мои мысли до общества? Как подготовить материал? На какие главы его разбить? Какой шанс, что его примут? Как сделать вероятность прочтения выше? и т.п. (на адаптацию идеи может уйти в 10 раз больше времени, чем на ее первичное формулирование, а уж на пост-проверку и верификацию еще раза в три больше времени)

Ну или будь готов к тому, что получить 100-500 дизлайков и не обижайся -)

Information

Rating
490-th
Location
Вьетнам
Date of birth
Registered
Activity

Specialization

Ontology Engineer, Архитектор 1С
Ведущий
From 5,000 $
ООП
Базы данных
Алгоритмы и структуры данных
Проектирование баз данных