Возможно, солнечные самолёты займут свою нишу, например, для дальних перелётов.
Для дальних точно не займут из-за скорости. Больше подходит для беспилотников, которым надо долго висеть в одном районе. В википедии пишут, что они могут месяцами в воздухе находиться.
В приведённых примерах слова из букв всё-равно сложнее читать, просто потому что слово представляет из себя более сложную конструкцию (много чёрточек), даже если читать слово целиком. Особенно это заметно на приведённом примере числительного. Подвох здесь в другом.
Когда у вас количество символов сравнимо с количеством слов, то, чтобы их можно было различить, сложность одного символа в среднем должна быть такой же как у слова из нескольких букв. В статье приведены самые простые иероглифы, а ведь бывают и такие 龘,齉 .
Очень странно, что в таких статьях часто обсуждается какое-то удобство и проценты эффективности. И, при этом, напрочь игнорируется слон в комнате о том, что удалёнка позволяет работать людям из других городов. Для тех кто живёт за условным мкадом (то-есть для большинства), удалёнка - это не вопрос удобства, это вопрос принципиальной доступности.
Как-то он не упомянул про самый очевидный сдерживающий фактор. Модели машинного обучения напрямую зависят от данных на которых они обучены. А на текущий момент все открытые данные с интернета - уже спылесошены. И огромное количество недостающих данных для создания AGI просто не откуда брать. Для этого придётся разрабатывать новые техники сбора данных, которые, скорее всего, будут очень дорогими и долгими. Поэтому нельзя линейно экстраполировать текущий прогресс.
Ещё непонятно на основании чего он сравнил GPT-4 с уровнем старшеклассника. По отдельным характеристикам она, конечно, не только старшеклассника, но и кого угодно задвинет. Но по соображалке в целом, она конкурировать с человеком пока не может. Причём, проблемы там структурные, а не количественные. Так что, здесь ещё и текущий уровень развития завышен.
Для дальних точно не займут из-за скорости. Больше подходит для беспилотников, которым надо долго висеть в одном районе. В википедии пишут, что они могут месяцами в воздухе находиться.
В приведённых примерах слова из букв всё-равно сложнее читать, просто потому что слово представляет из себя более сложную конструкцию (много чёрточек), даже если читать слово целиком. Особенно это заметно на приведённом примере числительного. Подвох здесь в другом.
Когда у вас количество символов сравнимо с количеством слов, то, чтобы их можно было различить, сложность одного символа в среднем должна быть такой же как у слова из нескольких букв. В статье приведены самые простые иероглифы, а ведь бывают и такие 龘,齉 .
Наконец, человечество нашло людей, которые могут объяснить что такое данные и информация.
Уже! Даже с голосом.
https://character.ai/chat/fHpPUqauhC6HvtdpwV2Nnz8g74Xjn-38Nwi5grDqZoM
Очень странно, что в таких статьях часто обсуждается какое-то удобство и проценты эффективности. И, при этом, напрочь игнорируется слон в комнате о том, что удалёнка позволяет работать людям из других городов. Для тех кто живёт за условным мкадом (то-есть для большинства), удалёнка - это не вопрос удобства, это вопрос принципиальной доступности.
Как-то он не упомянул про самый очевидный сдерживающий фактор. Модели машинного обучения напрямую зависят от данных на которых они обучены. А на текущий момент все открытые данные с интернета - уже спылесошены. И огромное количество недостающих данных для создания AGI просто не откуда брать. Для этого придётся разрабатывать новые техники сбора данных, которые, скорее всего, будут очень дорогими и долгими. Поэтому нельзя линейно экстраполировать текущий прогресс.
Ещё непонятно на основании чего он сравнил GPT-4 с уровнем старшеклассника. По отдельным характеристикам она, конечно, не только старшеклассника, но и кого угодно задвинет. Но по соображалке в целом, она конкурировать с человеком пока не может. Причём, проблемы там структурные, а не количественные. Так что, здесь ещё и текущий уровень развития завышен.