Хабр приболел png-одержимостью, причём весьма давно. Почти все изображения сейчас в формате png, даже те, которым это противопоказано, из-за чего размер файлов часто гипертрофирован.
Например, вот "топ" по размеру трафика подгруженных ресурсов для отображения текущей страницы "Лучше за сутки":
"Скука" - это один из вариантов состояния естественного интеллекта, и, наверняка, своим наличием обязанный формированию этого интеллекта в условиях естественного отбора.
Полагаю, мотивации AGI не могут совпадать с мотивациями человека (разве что будут заложены искусственно).
Годнота. Приятно читать, осознавая, что роящиеся в голове частично реализованные идеи немало перекликаются с уже реализованными в неизвестной кодовой базе на другом конце мира)
У меня одного все картинки на хабре в png-формате?
Даже те, которым png противопоказан (из-за чего одна заурядная картинка может весить как в былые времена компактная операционная система с небольшим набором софта и справочной системой))
Имхо, современное производство развлекательного и новостного цифрового контента сродни производству прочих вызывающих зависимость "вещей".
При этом, хотя ущерб здоровью клиентов и не столь большой, как от изменяющих сознание химических веществ, но из-за охвата большей аудитории суммарные потери потраченного на "легкодоступные удовольствия" времени и здоровья, полагаю, удручающие (если не катастрофические в глобальном масштабе).
Когда-то (когда машин было относительно гораздо меньше, чем сейчас) ехал на велике по тихой улочке за грузовиком-фургоном, и почему-то педали очень быстро крутились. Посмотрел на велокомпьютер - скорость была около 40км/ч) В аэродинамической тени ехать было субъективно не страшно, ветер встречу не дул, повышенная скорость не ощущалась...
Максимально разгонялся с крутой ровной просматриваемой асфальтированной горки до ~69км/ч, но уже страшно и напряжно, повторять не буду)
Настолько субъективно красивой реальную еду наверняка дороже обойдётся сделать.
И, скорее всего, реальный пищевой продукт по уровню "фотогеничности" не сравнится с синтетическим маркетинговым изображением, и "хомячки" предпочтут выбрать "по обложке" и купить продукт от менее честного конкурента.
Спросил у DeepThink (R1): В описании новостной статьи "DeepSeek — очередной квантовый скачок в развитии AI" встретился следующий комментарий: "Интересно, когда проверка правописания станет достаточно умной, чтобы определять такие ошибки: скачек - скачок, святить - светить и т.п.". Ты можешь определять такие ошибки?
Размышления: Хорошо, пользователь спрашивает, могу ли я определять такие ошибки, как "скачек" вместо "скачок" или "святить" вместо "светить". Начну с того, что вспомню, как работают подобные ошибки. Это типичные орфографические ошибки, связанные с путаницей гласных в корне слова. Например, "скачек" и "скачок" — здесь ошибка в безударной гласной в корне. Нужно подбирать проверочное слово, чтобы ударение падало на сомнительную гласную. Для "скачок" проверочным может быть "ско́к" или "скака́ть", где ударение проясняет гласную "о".
Аналогично с "святить" и "светить". Здесь ошибка в корне -вяз-/-вет-. Проверочное слово для "светить" — "све́т", поэтому правильно писать через "е". А "святить" имеет другое значение, связанное с освящением, например, и пишется через "я".
Теперь подумаю, как я как языковая модель могу это определить. У меня есть встроенные данные о правильном правописании, словари, вероятно, используются алгоритмы проверки орфографии на основе контекста. Когда пользователь вводит слово с ошибкой, модель анализирует контекст и сравнивает с правильными формами. Например, если в предложении говорится о свете, то "светить" будет правильным, а "святить" — ошибкой, если контекст не религиозный.
Но важно учитывать, что некоторые слова могут быть омофонами, и без контекста сложно определить ошибку. Например, "посвятить" и "посветить" — оба правильны, но в разных значениях. Значит, модель должна анализировать окружающие слова для точного определения.
Также стоит отметить, что современные системы проверки орфографии и грамматики, включая те, что используются в моделях типа GPT, обучены на больших объемах текстов и используют машинное обучение для выявления закономерностей. Они могут предлагать исправления не только на основе словарей, но и учитывая семантику предложения.
Возможно, пользователь хочет узнать, могу ли я не только находить такие ошибки, но и объяснять их, как это сделал человек в комментарии. В таком случае, ответ должен включать не только способность обнаруживать ошибки, но и объяснение правил, чтобы пользователь понимал, почему это ошибка и как ее избежать в будущем.
Нужно также проверить, нет ли других примеров подобных ошибок, чтобы убедиться, что модель охватывает различные случаи. Например, "плач" и "плащ", где ошибка в согласной на конце, но это другой тип ошибки. Хотя в вопросе пользователя речь именно о гласных в корне.
В итоге, мой ответ должен подтвердить, что я могу определять такие ошибки, объяснить механизм их обнаружения, возможно, привести примеры и подчеркнуть важность контекста для точного исправления.
Ответ: Да, я могу определять подобные ошибки, связанные с путаницей в написании слов-паронимов или омофонов. Вот как это работает:
Примеры ошибок и их анализ:
"Скачек" → "Скачок"
Ошибка в безударной гласной корня.
Проверочное слово: "ско́к" (ударение падает на "о"), поэтому правильно "скачок".
Контекстная проверка: если речь о прыжке (например, "скачок в развитии"), то ошибка очевидна.
"Святить" → "Светить"
Путаница между корнями -свят- (религиозный смысл) и -свет- (излучение).
Словарная база: Используются словари с правильным написанием и морфологией.
Контекстный анализ: Алгоритмы оценивают смысл предложения. Например, в контексте "лампа должна святить комнату" система поймет, что ошибка в слове (должно быть "светить").
Паттерны ошибок: ИИ обучен распознавать частые орфографические замены, особенно в безударных гласных (о/а, е/и).
Ограничения:
Слова-омонимы (например, "посвятить стих" vs. "посветить фонариком") требуют глубокого анализа контекста.
Устаревшие или редкие формы слов могут вызывать сложности.
Вывод: Современные AI-системы, включая нейросети, уже успешно справляются с такими ошибками, но их точность зависит от контекста и объема тренировочных данных. Ваш пример — типичный случай, который легко обнаруживается 😊.
"Консоль создаётся", в лучшем случае, для обучающих симуляторов ограниченного применения, ведь коммерческого успеха при таких вводных априори ей не добиться.
Непонятные показатели DDR5 могут быть связаны с применением шифрования, внедрённого в свежие процессоры как раз в целях предотвращения "краж" содержимого памяти...
Тепловетряк будет же круглогодично* работать и температуру в баке поддерживать высокой, так что при достаточной теплоизоляции бак не остынет. Другое дело, когда ветра слишком мало для покрытия текущих потребностей в тепловой энергии. Но в таком случае бак прочими источниками тепла можно догревать.
Ну это такой "дар", позволяющий неживой материи становиться живой активной формой. Можно считать это "даром Творца", можно считать "даром миллионов лет эволюции", но в действительности это лишь акт размножения/репликации, присущий любой успешной жизненной форме.
Хабр приболел png-одержимостью, причём весьма давно.
Почти все изображения сейчас в формате png, даже те, которым это противопоказано, из-за чего размер файлов часто гипертрофирован.
Например, вот "топ" по размеру трафика подгруженных ресурсов для отображения текущей страницы "Лучше за сутки":
Вполне возможно, что и более светлые варианты есть
Скорее, дети излучают радость, а пожилые нежатся в этих лучах)
(Речь о той радости, которую может излучать только незрелая, ещё обучающаяся нейросеть))
"Скука" - это один из вариантов состояния естественного интеллекта, и, наверняка, своим наличием обязанный формированию этого интеллекта в условиях естественного отбора.
Полагаю, мотивации AGI не могут совпадать с мотивациями человека (разве что будут заложены искусственно).
Да, после заявления автора о невозможности подключить монитор с HDMI-входом к DVI-видеовыходу стало понятно, что дальше можно и не читать.
P.S.: Нужен лишь "копеечный" переходник, перекоммутирующий пины одного типа разъёма на другой.
Годнота. Приятно читать, осознавая, что роящиеся в голове частично реализованные идеи немало перекликаются с уже реализованными в неизвестной кодовой базе на другом конце мира)
У меня одного все картинки на хабре в png-формате?
Даже те, которым png противопоказан (из-за чего одна заурядная картинка может весить как в былые времена компактная операционная система с небольшим набором софта и справочной системой))
Имхо, современное производство развлекательного и новостного цифрового контента сродни производству прочих вызывающих зависимость "вещей".
При этом, хотя ущерб здоровью клиентов и не столь большой, как от изменяющих сознание химических веществ, но из-за охвата большей аудитории суммарные потери потраченного на "легкодоступные удовольствия" времени и здоровья, полагаю, удручающие (если не катастрофические в глобальном масштабе).
Исходники открыты?
Когда-то (когда машин было относительно гораздо меньше, чем сейчас) ехал на велике по тихой улочке за грузовиком-фургоном, и почему-то педали очень быстро крутились. Посмотрел на велокомпьютер - скорость была около 40км/ч)
В аэродинамической тени ехать было субъективно не страшно, ветер встречу не дул, повышенная скорость не ощущалась...
Максимально разгонялся с крутой ровной просматриваемой асфальтированной горки до ~69км/ч, но уже страшно и напряжно, повторять не буду)
Настолько субъективно красивой реальную еду наверняка дороже обойдётся сделать.
И, скорее всего, реальный пищевой продукт по уровню "фотогеничности" не сравнится с синтетическим маркетинговым изображением, и "хомячки" предпочтут выбрать "по обложке" и купить продукт от менее честного конкурента.
Спросил у DeepThink (R1):
В описании новостной статьи "DeepSeek — очередной квантовый скачок в развитии AI" встретился следующий комментарий: "Интересно, когда проверка правописания станет достаточно умной, чтобы определять такие ошибки: скачек - скачок, святить - светить и т.п.".
Ты можешь определять такие ошибки?
Размышления:
Хорошо, пользователь спрашивает, могу ли я определять такие ошибки, как "скачек" вместо "скачок" или "святить" вместо "светить". Начну с того, что вспомню, как работают подобные ошибки. Это типичные орфографические ошибки, связанные с путаницей гласных в корне слова. Например, "скачек" и "скачок" — здесь ошибка в безударной гласной в корне. Нужно подбирать проверочное слово, чтобы ударение падало на сомнительную гласную. Для "скачок" проверочным может быть "ско́к" или "скака́ть", где ударение проясняет гласную "о".
Аналогично с "святить" и "светить". Здесь ошибка в корне -вяз-/-вет-. Проверочное слово для "светить" — "све́т", поэтому правильно писать через "е". А "святить" имеет другое значение, связанное с освящением, например, и пишется через "я".
Теперь подумаю, как я как языковая модель могу это определить. У меня есть встроенные данные о правильном правописании, словари, вероятно, используются алгоритмы проверки орфографии на основе контекста. Когда пользователь вводит слово с ошибкой, модель анализирует контекст и сравнивает с правильными формами. Например, если в предложении говорится о свете, то "светить" будет правильным, а "святить" — ошибкой, если контекст не религиозный.
Но важно учитывать, что некоторые слова могут быть омофонами, и без контекста сложно определить ошибку. Например, "посвятить" и "посветить" — оба правильны, но в разных значениях. Значит, модель должна анализировать окружающие слова для точного определения.
Также стоит отметить, что современные системы проверки орфографии и грамматики, включая те, что используются в моделях типа GPT, обучены на больших объемах текстов и используют машинное обучение для выявления закономерностей. Они могут предлагать исправления не только на основе словарей, но и учитывая семантику предложения.
Возможно, пользователь хочет узнать, могу ли я не только находить такие ошибки, но и объяснять их, как это сделал человек в комментарии. В таком случае, ответ должен включать не только способность обнаруживать ошибки, но и объяснение правил, чтобы пользователь понимал, почему это ошибка и как ее избежать в будущем.
Нужно также проверить, нет ли других примеров подобных ошибок, чтобы убедиться, что модель охватывает различные случаи. Например, "плач" и "плащ", где ошибка в согласной на конце, но это другой тип ошибки. Хотя в вопросе пользователя речь именно о гласных в корне.
В итоге, мой ответ должен подтвердить, что я могу определять такие ошибки, объяснить механизм их обнаружения, возможно, привести примеры и подчеркнуть важность контекста для точного исправления.
Ответ:
Да, я могу определять подобные ошибки, связанные с путаницей в написании слов-паронимов или омофонов. Вот как это работает:
Примеры ошибок и их анализ:
"Скачек" → "Скачок"
Ошибка в безударной гласной корня.
Проверочное слово: "ско́к" (ударение падает на "о"), поэтому правильно "скачок".
Контекстная проверка: если речь о прыжке (например, "скачок в развитии"), то ошибка очевидна.
"Святить" → "Светить"
Путаница между корнями -свят- (религиозный смысл) и -свет- (излучение).
Правильно:
"Светить" (испускать свет) → проверка: "све́т", "свечение".
"Святить" (освящать) → проверка: "свято́й", "освящение".
Как это работает в AI:
Словарная база: Используются словари с правильным написанием и морфологией.
Контекстный анализ: Алгоритмы оценивают смысл предложения. Например, в контексте "лампа должна святить комнату" система поймет, что ошибка в слове (должно быть "светить").
Паттерны ошибок: ИИ обучен распознавать частые орфографические замены, особенно в безударных гласных (о/а, е/и).
Ограничения:
Слова-омонимы (например, "посвятить стих" vs. "посветить фонариком") требуют глубокого анализа контекста.
Устаревшие или редкие формы слов могут вызывать сложности.
Вывод: Современные AI-системы, включая нейросети, уже успешно справляются с такими ошибками, но их точность зависит от контекста и объема тренировочных данных. Ваш пример — типичный случай, который легко обнаруживается 😊.
"Консоль создаётся", в лучшем случае, для обучающих симуляторов ограниченного применения, ведь коммерческого успеха при таких вводных априори ей не добиться.
Непонятные показатели DDR5 могут быть связаны с применением шифрования, внедрённого в свежие процессоры как раз в целях предотвращения "краж" содержимого памяти...
Тепловетряк будет же круглогодично* работать и температуру в баке поддерживать высокой, так что при достаточной теплоизоляции бак не остынет.
Другое дело, когда ветра слишком мало для покрытия текущих потребностей в тепловой энергии. Но в таком случае бак прочими источниками тепла можно догревать.
Новое для x86 в процессорах 80486dx, несколько помню:
Интегрированный кеш первого уровня.
Умножение частоты системной шины/памяти для получения частоты ядра (DX2, DX4).
Встроенная поддержка вычислений с плавающей точкой.
Визуальный дизайн М-13 с затемнёнными прозрачными окошками - прямо "огонь" )
Так-то историческая родина троллей - страны Скандинавии...
Тогда уж так:
Ну это такой "дар", позволяющий неживой материи становиться живой активной формой. Можно считать это "даром Творца", можно считать "даром миллионов лет эволюции", но в действительности это лишь акт размножения/репликации, присущий любой успешной жизненной форме.