Для меня совершенно ясно, что основой принятия решений при советской власти были политические и подобные им соображения. Я присутствовал однажды на докладе будущего президента Украины на коллегии министерства, где он вполне понятно разъяснял причины затруднений с неким изделием. Но первый же вопрос, заданный ему - "а сколько стоит у вас нормочас" покзал мне, что целью совещания не является решение технической проблемы.
Теперь по существу. Требование дифференцированности функций для методов уточнения весов не обязательно. Альпинист не обязан передвигать прощупывающую ногу, не отрывая ее от земли. Он может просто делать маленький шаг и оценивать куда он попал. Для альпиниста градиент дает направление быстрейшего спуска. Но при работе с весами, у каждого веса только одно направление - изменение размера.
Самое главное в статье: "Агенты работают по принципу «поговорим и решим», в то время как надёжная система требует «перейди из состояния А в состояние Б только при условии В, иначе в состояние С». "
При наличии интернета использование llama это только игрушка, медленная и с не современной памятью. При наличии интернета бесплатные GigaChat, QWen, DeepSek Gogle Ai решают все проблемы быстрее и точнее. Но детали настроек представляют несомненный интерес.
Самая простая задача: один лифт, случайный по Пуассону приход на первый этаж, случайный этаж назначения (равномерный 2.. верхний), Случайный выход на н-ый этаж для спуска на первый. Минимизировать среднее время ожидания.
Хотелось бы подробной инструкции. Имея мало опыта установил docker+llama-server+open-WebUi Сначала получилось, даже получил резюме двух docx файлов, вполне читаемое. Но мешал фишка "доступно обновление", обновился open-webui до 0.7.0 и все грохнулось. В окне все как надо, но при любом вопросе "500 нет модели name:latest" здесь name имя модели, а откуда взялся latest не понятно. Откат open-webui не исправил ситуацию.
Йоханом Никуласе это хорошо известный всем, изучавшим гидродинамику Никурадзе.
Очень интересно. Но все, что взято из GitHub под Python 3.13.7 не работает
python 21_test_polyharm.py
Traceback (most recent call last):
File "f:\black-cat-main\21_test_polyharm.py", line 18, in <module>
fileIm = test_utils.get_image_path("1.png")
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: module 'test_utils' has no attribute 'get_image_path'
Для меня совершенно ясно, что основой принятия решений при советской власти были политические и подобные им соображения. Я присутствовал однажды на докладе будущего президента Украины на коллегии министерства, где он вполне понятно разъяснял причины затруднений с неким изделием. Но первый же вопрос, заданный ему - "а сколько стоит у вас нормочас" покзал мне, что целью совещания не является решение технической проблемы.
Никогда не удавалось получить конкретный вопрос от LLM. Только вопросы типа, что вы хотите или чем вы располагаете.
Это не задача классификации . Классы уже заданы. Это задача распознавания.
Как увидеть при построении loss landscapes «долины проводимости» ?
Теперь по существу. Требование дифференцированности функций для методов уточнения весов не обязательно. Альпинист не обязан передвигать прощупывающую ногу, не отрывая ее от земли. Он может просто делать маленький шаг и оценивать куда он попал. Для альпиниста градиент дает направление быстрейшего спуска. Но при работе с весами, у каждого веса только одно направление - изменение размера.
Начинает чаще встречаться специфический жаргон. Не специалистам это мешает.
Не смотря на прошедшие 60-70 лет, сохранились или выросли люди, которые помнят и готовы обсуждать детали статьи
Очень понятно объясняется ситуация, связанная с решением уравнения Xw=y
Самое главное в статье: "Агенты работают по принципу «поговорим и решим», в то время как надёжная система требует «перейди из состояния А в состояние Б только при условии В, иначе в состояние С». "
Очень подробно, в некоторых местах даже чрезмерно. Но интересный момент: не монотонное уменьшение ошибки по эпохам оставлено без внимания.
При наличии интернета использование llama это только игрушка, медленная и с не современной памятью. При наличии интернета бесплатные GigaChat, QWen, DeepSek Gogle Ai решают все проблемы быстрее и точнее. Но детали настроек представляют несомненный интерес.
Типичная для совковой промышленности ситуация, когда конкуренция, стремление закрыть план или получить доход ломает логику.
Любопытно, где вы так хорошо ознакомились с результатами Пригожина.
Самая простая задача: один лифт, случайный по Пуассону приход на первый этаж, случайный этаж назначения (равномерный 2.. верхний), Случайный выход на н-ый этаж для спуска на первый. Минимизировать среднее время ожидания.
Интересно было бы посмотреть, как ведет себя максимальная по обучающему набору ошибка.
Хотелось бы объяснения "на пальцах", чем движение плиты на катках, отличается от движения по наклонной плоскости без трения.
Насколько необходима именно Ollama. Часто рекомендуется обходится llama.cpp
Хотелось бы подробной инструкции. Имея мало опыта установил docker+llama-server+open-WebUi Сначала получилось, даже получил резюме двух docx файлов, вполне читаемое. Но мешал фишка "доступно обновление", обновился open-webui до 0.7.0 и все грохнулось. В окне все как надо, но при любом вопросе "500 нет модели name:latest" здесь name имя модели, а откуда взялся latest не понятно. Откат open-webui не исправил ситуацию.