На самом деле я поначалу считал, что удастся найти 1–2 универсальных фразы, которые будут отлично улучшать любой запрос для любой языковой модели. И примерно на полпути в этой затее я разочаровался. Там это хорошо заметно по длине описаний некоторых исследований, которые мне поначалу казались перспективными, но в итоге польза от фраз из них либо слишком крошечная, либо плюсы в производительности ситуативные и субъективные.
Меня самого эта тема очень интересует. Сам обычно пишу максимально длинные запросы со всеми подробностями, но также не стесняюсь объяснять, насколько мне нужен подробный ответ. К примеру, так выглядел запрос для Deep Research в ChatGPT 5 Thinking, в результате чего бот мне накидал много полезных статей для написания статьи https://habrastorage.org/webt/tv/w2/v3/tvw2v3al0usfegbe7x3y0scov2k.png В числе прочего подчёркивается необходимость в высоком качестве и желании исчерпать тему. Я их добавляю, но не могу понять, не лишнее ли это или наоборот, очень помогает.
Изначально (до начала 2025 года) предполагалось, что будет несколько крупных игроков или даже один. Ну примерно так, как случилось с поиском по Интернету — почти весь американский рынок занимает одна Google. Поэтому нужно ставить на одну позицию или в лучшем случае на небольшую группу крупных игроков.
Однако весной все спохватились: модель DeepSeek-R1 показала, что порог входа значительно ниже, чем считали до этого. Сама по себе модель не особенно уж такая и сильная, она часто проигрывает соперникам. Панику на фондовом рынке и обвал стоимости Nvidia вызвало именно понимание, что в существующих продуктах куда меньше уникального. Вполне возможно, что даже через десять лет будет много разных моделей и успешных компаний, а не тотальная консолидация всего под одной крышей.
Тут всё переведено верно: он действительно распределял задачи случайно. Половину он выполнял с ИИ, вторую половину — полностью самостоятельно. Это и есть суть эксперимента как у METR, так и у автора статьи.
Если вы намекаете на некорректность моего перевода, то в литературно-техническом русском обычно используется именно термин «табулирование», а не что-то разговорное типа «сведение в таблицы». Примеров много (1, 2, 3).
Вайбы 80-х могут и нравиться, но в что-то конкретное это перевести сложно. Вызваны они медиафраншизами по типу «Очень странных дел» и общим трендом моды последних лет на 50-е и 80-е.
В 1984 году «Парень-каратист» попал на пятую строчку по кассовым сборам в США. Это далеко не самый популярный фильм восьмидесятых: на IMDb у него всего 264 тыс. оценок. Для сравнения: «Назад в будущее» 1985 года оценивали 1,4 млн раз. Рейтинги стримингов показывают, что смотрят обычно недавние семейные или просто детские фильмы и сериалы, а не что-то старое.
Но даже самые популярные старые американские блокбастеры не имеют особой популярности среди молодёжи. Свежий (май этого года) опрос Gallup показывает, что лишь 53 % молодых людей от 18–29 лет видели «Челюсти», в то время как у групп постарше этот показатель куда выше: 72 % для 30–49, 78 % для 50–64, 82 % у возрастной категории «старше 65».
Когда бренд The Karate Kid продвигают среди молодёжи, тяготеет он к ребуту, а не оригинальному фильму 1984 года. «Кобра Кай» собрал 16,7 млрд минут просмотра уже к 2023 году. Но это не оригинал, где была цитируемая сцена на пляже.
Ну а в сериале-ребуте конфликта на пляже у Джонни и Дэниэля попросту нет. Не припомню даже цитат во флэшбэках. Вот если бы речь про «удар журавля» — тогда да, это в сериале цитируется часто.
Эта случайно оброненная мысль требует куда более крупного объяснения. На самом деле, это глубоко субъективное мнение, что-то типа ментальной модели происходящего, настроения внутри меня. Даже не знаю, могу ли правильно его описать, чтобы внутри вас создать такое же настроение.
Если вкратце, то по моим ощущениям, текущие экономические элиты США надеются, что именно ИИ станет двигателем следующего скачка производительности и позволит удержать технологическое и экономическое лидерство над Китаем.
КНР обогнать в обычном производстве США не могут. В Китае живёт куда больше людей, внутренний спрос в абсолютных величинах растёт, а фабричная машина уже много лет работает на пределе. Китай — мастерская мира, он производит треть промышленных товаров мира, более половины мировой доли стали и большую часть цемента. Даже высокотехнологичные товары (солнечные панели и ячейки) делают в основном там.
Соревноваться объёмом с такой индустриальной массой бессмысленно. Рациональнее сдвигать технологическую границу — играть на поле, где не решает тоннаж, а решают алгоритмы, дизайн систем и темпы внедрения. Спор должен быть не о том, кто построит больше заводов, а о том, кто быстрее изменит саму производственную функцию.
В самых мягких призывах американские эксперты просят сдерживать Китай экономически — чипы не продавать, например. В самых радикальных требованиях они просят войны. В отчёте «Стратегия сверхинтеллекта» за авторством трёх важных людей, включая Эрика Шмидта, в качестве рисков прямым текстом упоминаются возможные скрытые диверсии и «кинетические удары» по ЦОДам и электростанциям доминирующей стороны. Говоря проще, бывший глава Google всерьёз говорит о том, чтобы разбомбить дата-центры в Китае, если тот начнёт обгонять в гонке ИИ.
Политика сдерживания Китая не просто записана в официальных государственных документах — это что-то первобытное на уровне подсознания американского истеблешмента. Если вы пересчитаете все апокалиптические прогнозы, то будет понятно, что это не очередная технология, а именно последняя надежда в борьбе за мировое господство. Прогнозы звучат как «ИИ нас всех убьёт и оставит без работы». Я считаю, что это не боязнь перед ИИ, а трансляция собственных подсознательных тревог от грядущего доминирования Китая.
Конечно, я не предлагаю мысль, что все лидеры действуют с одинаковой целью удержать американское экономическое господство. Кто-то просто хочет финансирования венчурных инвесторов, кто-то пытается получить бюджетных денег. Но общее ощущение у меня такое, что ИИ отчасти развивают как средство против Китая.
Большинство подобных прогнозов удобным для себя образом умалчивают, что это просто окончание периода вливания денег в экономику во время глобальной пандемии коронавируса. Три года назад денег было навалом, на работу брали любого человека с пульсом, сейчас лафа кончилась. Изобретать всемогущий ИИ для объяснения не приходится.
Дополнительно это умножается на эффект того, что образовательные институты наконец-то нарожали достаточно молодых специалистов с корочками computer science, как это годами и умоляли сделать в индустрии. И вот тут они как раз невовремя, девать вагоны этих джунов некуда.
И упаси вас господь показать, что по сей момент число работников в крупных технологических компаниях раза в полтора выше, чем до пандемии. Посмотрите, в «Гугле» образца 2024 года работает в полтора раза больше человек, чем было в 2019. И кстати, что же случилось в 2013 году? (Реструктуризация Motorola и масштабные чистки в Motorola Mobility). Неужто никакой ИИ не нужен для массовых увольнений, а сокращения штата могут быть продиктованы экономикой и банальными интересами бизнеса?
Коррекция произошла, но эффектов массовой автоматизации не наблюдается. Ну или она как минимум не такая массовая, как нам обещали.
Нарратив «это я, а этого автоматизируем» уже не удовлетворяет ситуации. Дарио Амодей заявил, что через 6 месяцев 90 % кода будет писать ИИ. Однако сделал он в марте этого года. Вот уже сентябрь — и языковые модели разве что щупают потолок своих возможностей, а не пробивают его.
Поэтому новый выстроенный нарратив — это вот такое объяснение, что пострадают в первую очередь джуны. Это ведь у нас любая научная деятельность так выглядит: мы изобретаем красивые сказки, и чья звучит лучше, в ту и верим.
Если непонятно, то говорю прямым текстом: меня эти выводы из чьих-то отчётов про незанятых джунов не устраивают абсолютно. В очередной раз попытка придумать красивое объяснение и истолковать статистику объяснениями про ИИ, а не общими экономическими условиями. Эффект от больших языковых моделей может и есть, но почему все аккуратно молчат про макроэкономическую ситуацию в целом?
Есть объяснение куда лучше: общее уменьшение всех показателей везде и непредсказуемая деятельность человека на посту президента США. Выбранный нами на Госуслугах Трамп то вводит какие-то новые огромные таможенные сборы, то убирает; то заявляет об их исключительно экономической природе, то внезапно начинает тарифами играть в геополитику; то чуть ли не бросается в пляс, то прямо сейчас не появляется на публике. Политическая непредсказуемость — поцелуй смерти для любой стабильной экономической деятельности. Ненайм джунов — прямое следствие нестабильности в экономической политике США.
Нет абсолютно ничего удивительного в том, что в такой штормоопасной ситуации американские технологические компании не спешат нанимать молодых разработчиков. Это риск, заниматься им удобней в штиль. Зачем в такое объяснение вводить умеющие генерировать какие-то тексты нейросети?
Более того, думаю, что это для некоторых политических объяснений это даже удобно. Экономика в жопе? Ну что вы, это просто мы судорожно меняем её в условиях грядущего общего искусственного интеллекта, который роботизирует и автоматизирует всё на свете. Не нанимают джунов? Да не, это просто у нас работа программиста упрощается примитивным веб-чатом. (Напомню, что в ChatGPT нет даже нормальных сочетаний горячих клавиш — пользоваться им по сей день крайне неудобно).
Кстати, про ChatGPT. Ваши графики выглядят точь-в-точь как те, что ChatGPT рисует с помощью вызова инструментов Пайтона. Где у вас источники, кстати? Сэр Тим Бернерс Ли подарил человеку гипертекст; им надо пользоваться. Впечатление такое, будто писала языковая модель — весь текст похож на выжимку-пересказ. Есть маркированные списки, подзаголовки и выделение полужирным, а вот источников нету.
Я попросил найти источник ChatGPT, статья нашлась. Не находите ли вы в этом какую-то извращённую иронию: мы обложились прокладками из языковых моделей, чтобы понимать друг друга? Ну как, «мы» — вы обложились. Мне же приходится прищуриваться, чтобы разобраться, что я вообще читаю.
OneDrive получается крайне дёшево, если купить семейную (сам + 5 пользователей) подписку Microsoft 365 на 15 месяцев ключом для Гонконга. Крайний раз я отдал 6000 ₽. Нужен VPN с выходной нодой в Гонконге. Места дают 1 ТиБ каждому из шести человек. Особых нареканий по скорости у меня не бывало — на свежей переустановке операционки за ночь файлы перекинутся.
А что, все эти статьи нужно обязательно прочесть? Просто сортируйте по рейтингу и гребите столько, сколько получается.
Претензии про невычитанность и отсутствие связности у неких абстрактных текстов выглядят особенно забавно, поскольку ваш комментарий безграмотный и бессвязный. Мне теперь тоже нужно увещевать, чтобы какой-нибудь редактор его удалил?
Добро пожаловать на Хабр, тут саморегулируемое сообщество.
Я не собираюсь никуда копать, я жалуюсь на то, что само по себе всплывает на поверхность. Ещё раз повторяю: в других случаях сразу понятно, что в компаниях работают вот ещё такие персоналии, а у Маска обыватель почему-то видит только Маска.
Куда мне смотреть, если буквально никто обычно и не упоминается?
В случае SpaceX там огромная компания, где по определению тысячи, десятки тысяч сотрудников. Вы мне дали COO и фигуру главного конструктора — а как их можно не знать? Кстати, Мюллер из компании давно ушёл, скоро уже как пять лет будет. Но даже этих людей знают только те, кто копает инфополе на два штыка в глубину. Обыватель обладает всё теми же поверхностными знаниями, что в SpaceX работает Илон Маск, но хотя бы ещё одного сотрудника назвать затруднится.
Кто конкретно создал те или иные двигатели? Попробуйте ответить: «Мерлин» и «Раптор» — это работа пера двух разных главных конструкторов или логические развитие навыков дизайна одного и того же человека? Вы этого сделать не сможете, потому что всё максимально обезличено. Не ищите на страницах «Википедии» этих двигателей фамилии Мюллера и Торнбурга — их там нету. Двигатели создавала серая аморфная масса по имени SpaceX, у которой представителем выступает человек с названием Илон Маск.
У вас получается назвать некие фигуры, которые где-то перечислены и которым изредка на пресс-конференциях дают микрофон, когда Маск отошёл по делам и недоступен. Я же говорю про СМИ и реальное медиавнимание.
В новостях никогда не упоминается никто, кроме Илона Маска. Загляните в заголовки: новую версию модели Grok всегда представляет Илон Маск, а не Джимми Ба. То ли Маск не делится микрофоном, то ли в СМИ другие люди попросту неинтересны — сейчас уже и не понять. В лучшем случае в заголовках имя сотрудника xAI будет только тогда, когда он уволится, как это было с Игорем Бабушкиным.
Сравните это с другими компаниями. У Meta есть Ян Лекун, у OpenAI — Грег Брокман и Илья Суцкевер, у Anthropic — целая россыпь имён калибра Криса Ола. Почему-то никак не получается ситуация, что все знают только Закерберга, Альтмана и Амодея. Когда нужно о чём-то рассказать, то на подкасты давать интервью ходят эти люди, а не просто один Илон Маск. Когда у этих компаний выходит новый продукт, то ощущение, что работали все, а не только руководитель.
В этом и есть вся суть компаний Маска: у него почти нет ключевых исследователей, инженеров или руководителей — только мифологизированная фигура Илона Маска. В итоге это вырождается до вот этого уродства: компания подала исковое заявление против других компаний, Маск нигде не указан, но в новостях упоминается везде.
Максимально бессмысленная подача, рассчитанная на примитивный захват внимания читателя. Что такое «принадлежащая Илону Маску компания»? Что, он лично в ней все работы осуществляет? Там работают другие люди или только Маск? Или кого-то ещё возбуждает его фигура? Почему имя Маска заслуживает вынесения в заголовок, а его лицо — на картинку для привлечения внимания, если в новости он никак не описан как действующее лицо, и иск подан от лица компании?
Языковая модель с процессом thinking может справиться не только с опечатками, но даже с дикими искажениями. К примеру, что означает запрос вида «Rgw suddwewbxw vwrqwwb X, E%1 cwxreia>»?
Конечно, это экстремальный пример, и лучше никаких ошибок в промптах не допускать вовсе. Однако в процессе размышлений модель сама для себя повторяет вслух, чего хотел пользователь. Думаю, для моделей с thinking влияние опечаток минимально.
Да, поисковый индекс «Гугля» — это тоже ещё одна проблема.
Тоже не занимаюсь поиском или вообще разработкой, поэтому не представляю, как могли бы работать описанные вами функции. Обычно мне хватает обычного поиска прямо по статьям на сайте, без каких-либо сложных операторов.
Ну а как иначе, чтобы это не было личным мнением?
На самом деле я поначалу считал, что удастся найти 1–2 универсальных фразы, которые будут отлично улучшать любой запрос для любой языковой модели. И примерно на полпути в этой затее я разочаровался. Там это хорошо заметно по длине описаний некоторых исследований, которые мне поначалу казались перспективными, но в итоге польза от фраз из них либо слишком крошечная, либо плюсы в производительности ситуативные и субъективные.
Меня самого эта тема очень интересует. Сам обычно пишу максимально длинные запросы со всеми подробностями, но также не стесняюсь объяснять, насколько мне нужен подробный ответ. К примеру, так выглядел запрос для Deep Research в ChatGPT 5 Thinking, в результате чего бот мне накидал много полезных статей для написания статьи https://habrastorage.org/webt/tv/w2/v3/tvw2v3al0usfegbe7x3y0scov2k.png В числе прочего подчёркивается необходимость в высоком качестве и желании исчерпать тему. Я их добавляю, но не могу понять, не лишнее ли это или наоборот, очень помогает.
Изначально (до начала 2025 года) предполагалось, что будет несколько крупных игроков или даже один. Ну примерно так, как случилось с поиском по Интернету — почти весь американский рынок занимает одна Google. Поэтому нужно ставить на одну позицию или в лучшем случае на небольшую группу крупных игроков.
Однако весной все спохватились: модель DeepSeek-R1 показала, что порог входа значительно ниже, чем считали до этого. Сама по себе модель не особенно уж такая и сильная, она часто проигрывает соперникам. Панику на фондовом рынке и обвал стоимости Nvidia вызвало именно понимание, что в существующих продуктах куда меньше уникального. Вполне возможно, что даже через десять лет будет много разных моделей и успешных компаний, а не тотальная консолидация всего под одной крышей.
Всё верно, это из сленга маркетологов. Они, видимо, тянули термины как попало, без желания перефразировать.
Тут всё переведено верно: он действительно распределял задачи случайно. Половину он выполнял с ИИ, вторую половину — полностью самостоятельно. Это и есть суть эксперимента как у METR, так и у автора статьи.
Если вы намекаете на некорректность моего перевода, то в литературно-техническом русском обычно используется именно термин «табулирование», а не что-то разговорное типа «сведение в таблицы». Примеров много (1, 2, 3).
Вайбы 80-х могут и нравиться, но в что-то конкретное это перевести сложно. Вызваны они медиафраншизами по типу «Очень странных дел» и общим трендом моды последних лет на 50-е и 80-е.
В 1984 году «Парень-каратист» попал на пятую строчку по кассовым сборам в США. Это далеко не самый популярный фильм восьмидесятых: на IMDb у него всего 264 тыс. оценок. Для сравнения: «Назад в будущее» 1985 года оценивали 1,4 млн раз. Рейтинги стримингов показывают, что смотрят обычно недавние семейные или просто детские фильмы и сериалы, а не что-то старое.
Но даже самые популярные старые американские блокбастеры не имеют особой популярности среди молодёжи. Свежий (май этого года) опрос Gallup показывает, что лишь 53 % молодых людей от 18–29 лет видели «Челюсти», в то время как у групп постарше этот показатель куда выше: 72 % для 30–49, 78 % для 50–64, 82 % у возрастной категории «старше 65».
Когда бренд The Karate Kid продвигают среди молодёжи, тяготеет он к ребуту, а не оригинальному фильму 1984 года. «Кобра Кай» собрал 16,7 млрд минут просмотра уже к 2023 году. Но это не оригинал, где была цитируемая сцена на пляже.
Ну а в сериале-ребуте конфликта на пляже у Джонни и Дэниэля попросту нет. Не припомню даже цитат во флэшбэках. Вот если бы речь про «удар журавля» — тогда да, это в сериале цитируется часто.
Да.
А эти сноски — это что? Где они?
Гм, под твитом были комменты, что приложение живёт за счёт скама, но теперь всё вообще понятно. Спасибо за отзыв.
Эта случайно оброненная мысль требует куда более крупного объяснения. На самом деле, это глубоко субъективное мнение, что-то типа ментальной модели происходящего, настроения внутри меня. Даже не знаю, могу ли правильно его описать, чтобы внутри вас создать такое же настроение.
Если вкратце, то по моим ощущениям, текущие экономические элиты США надеются, что именно ИИ станет двигателем следующего скачка производительности и позволит удержать технологическое и экономическое лидерство над Китаем.
КНР обогнать в обычном производстве США не могут. В Китае живёт куда больше людей, внутренний спрос в абсолютных величинах растёт, а фабричная машина уже много лет работает на пределе. Китай — мастерская мира, он производит треть промышленных товаров мира, более половины мировой доли стали и большую часть цемента. Даже высокотехнологичные товары (солнечные панели и ячейки) делают в основном там.
Соревноваться объёмом с такой индустриальной массой бессмысленно. Рациональнее сдвигать технологическую границу — играть на поле, где не решает тоннаж, а решают алгоритмы, дизайн систем и темпы внедрения. Спор должен быть не о том, кто построит больше заводов, а о том, кто быстрее изменит саму производственную функцию.
В самых мягких призывах американские эксперты просят сдерживать Китай экономически — чипы не продавать, например. В самых радикальных требованиях они просят войны. В отчёте «Стратегия сверхинтеллекта» за авторством трёх важных людей, включая Эрика Шмидта, в качестве рисков прямым текстом упоминаются возможные скрытые диверсии и «кинетические удары» по ЦОДам и электростанциям доминирующей стороны. Говоря проще, бывший глава Google всерьёз говорит о том, чтобы разбомбить дата-центры в Китае, если тот начнёт обгонять в гонке ИИ.
Политика сдерживания Китая не просто записана в официальных государственных документах — это что-то первобытное на уровне подсознания американского истеблешмента. Если вы пересчитаете все апокалиптические прогнозы, то будет понятно, что это не очередная технология, а именно последняя надежда в борьбе за мировое господство. Прогнозы звучат как «ИИ нас всех убьёт и оставит без работы». Я считаю, что это не боязнь перед ИИ, а трансляция собственных подсознательных тревог от грядущего доминирования Китая.
Конечно, я не предлагаю мысль, что все лидеры действуют с одинаковой целью удержать американское экономическое господство. Кто-то просто хочет финансирования венчурных инвесторов, кто-то пытается получить бюджетных денег. Но общее ощущение у меня такое, что ИИ отчасти развивают как средство против Китая.
Большинство подобных прогнозов удобным для себя образом умалчивают, что это просто окончание периода вливания денег в экономику во время глобальной пандемии коронавируса. Три года назад денег было навалом, на работу брали любого человека с пульсом, сейчас лафа кончилась. Изобретать всемогущий ИИ для объяснения не приходится.
Дополнительно это умножается на эффект того, что образовательные институты наконец-то нарожали достаточно молодых специалистов с корочками computer science, как это годами и умоляли сделать в индустрии. И вот тут они как раз невовремя, девать вагоны этих джунов некуда.
И упаси вас господь показать, что по сей момент число работников в крупных технологических компаниях раза в полтора выше, чем до пандемии. Посмотрите, в «Гугле» образца 2024 года работает в полтора раза больше человек, чем было в 2019. И кстати, что же случилось в 2013 году? (Реструктуризация Motorola и масштабные чистки в Motorola Mobility). Неужто никакой ИИ не нужен для массовых увольнений, а сокращения штата могут быть продиктованы экономикой и банальными интересами бизнеса?
Коррекция произошла, но эффектов массовой автоматизации не наблюдается. Ну или она как минимум не такая массовая, как нам обещали.
Нарратив «это я, а этого автоматизируем» уже не удовлетворяет ситуации. Дарио Амодей заявил, что через 6 месяцев 90 % кода будет писать ИИ. Однако сделал он в марте этого года. Вот уже сентябрь — и языковые модели разве что щупают потолок своих возможностей, а не пробивают его.
Поэтому новый выстроенный нарратив — это вот такое объяснение, что пострадают в первую очередь джуны. Это ведь у нас любая научная деятельность так выглядит: мы изобретаем красивые сказки, и чья звучит лучше, в ту и верим.
Если непонятно, то говорю прямым текстом: меня эти выводы из чьих-то отчётов про незанятых джунов не устраивают абсолютно. В очередной раз попытка придумать красивое объяснение и истолковать статистику объяснениями про ИИ, а не общими экономическими условиями. Эффект от больших языковых моделей может и есть, но почему все аккуратно молчат про макроэкономическую ситуацию в целом?
Есть объяснение куда лучше: общее уменьшение всех показателей везде и непредсказуемая деятельность человека на посту президента США. Выбранный нами на Госуслугах Трамп то вводит какие-то новые огромные таможенные сборы, то убирает; то заявляет об их исключительно экономической природе, то внезапно начинает тарифами играть в геополитику; то чуть ли не бросается в пляс, то прямо сейчас не появляется на публике. Политическая непредсказуемость — поцелуй смерти для любой стабильной экономической деятельности. Ненайм джунов — прямое следствие нестабильности в экономической политике США.
Нет абсолютно ничего удивительного в том, что в такой штормоопасной ситуации американские технологические компании не спешат нанимать молодых разработчиков. Это риск, заниматься им удобней в штиль. Зачем в такое объяснение вводить умеющие генерировать какие-то тексты нейросети?
Более того, думаю, что это для некоторых политических объяснений это даже удобно. Экономика в жопе? Ну что вы, это просто мы судорожно меняем её в условиях грядущего общего искусственного интеллекта, который роботизирует и автоматизирует всё на свете. Не нанимают джунов? Да не, это просто у нас работа программиста упрощается примитивным веб-чатом. (Напомню, что в ChatGPT нет даже нормальных сочетаний горячих клавиш — пользоваться им по сей день крайне неудобно).
Кстати, про ChatGPT. Ваши графики выглядят точь-в-точь как те, что ChatGPT рисует с помощью вызова инструментов Пайтона. Где у вас источники, кстати? Сэр Тим Бернерс Ли подарил человеку гипертекст; им надо пользоваться. Впечатление такое, будто писала языковая модель — весь текст похож на выжимку-пересказ. Есть маркированные списки, подзаголовки и выделение полужирным, а вот источников нету.
Я попросил найти источник ChatGPT, статья нашлась. Не находите ли вы в этом какую-то извращённую иронию: мы обложились прокладками из языковых моделей, чтобы понимать друг друга? Ну как, «мы» — вы обложились. Мне же приходится прищуриваться, чтобы разобраться, что я вообще читаю.
OneDrive получается крайне дёшево, если купить семейную (сам + 5 пользователей) подписку Microsoft 365 на 15 месяцев ключом для Гонконга. Крайний раз я отдал 6000 ₽. Нужен VPN с выходной нодой в Гонконге. Места дают 1 ТиБ каждому из шести человек. Особых нареканий по скорости у меня не бывало — на свежей переустановке операционки за ночь файлы перекинутся.
А что, все эти статьи нужно обязательно прочесть? Просто сортируйте по рейтингу и гребите столько, сколько получается.
Претензии про невычитанность и отсутствие связности у неких абстрактных текстов выглядят особенно забавно, поскольку ваш комментарий безграмотный и бессвязный. Мне теперь тоже нужно увещевать, чтобы какой-нибудь редактор его удалил?
Добро пожаловать на Хабр, тут саморегулируемое сообщество.
Вы уже которое сообщение куда-то не туда отвечаете, не тому человеку.
Пожалуйста, перечитайте мои сообщения, поскольку вы не про это отвечаете.
Я не собираюсь никуда копать, я жалуюсь на то, что само по себе всплывает на поверхность. Ещё раз повторяю: в других случаях сразу понятно, что в компаниях работают вот ещё такие персоналии, а у Маска обыватель почему-то видит только Маска.
Куда мне смотреть, если буквально никто обычно и не упоминается?
В случае SpaceX там огромная компания, где по определению тысячи, десятки тысяч сотрудников. Вы мне дали COO и фигуру главного конструктора — а как их можно не знать? Кстати, Мюллер из компании давно ушёл, скоро уже как пять лет будет. Но даже этих людей знают только те, кто копает инфополе на два штыка в глубину. Обыватель обладает всё теми же поверхностными знаниями, что в SpaceX работает Илон Маск, но хотя бы ещё одного сотрудника назвать затруднится.
Кто конкретно создал те или иные двигатели? Попробуйте ответить: «Мерлин» и «Раптор» — это работа пера двух разных главных конструкторов или логические развитие навыков дизайна одного и того же человека? Вы этого сделать не сможете, потому что всё максимально обезличено. Не ищите на страницах «Википедии» этих двигателей фамилии Мюллера и Торнбурга — их там нету. Двигатели создавала серая аморфная масса по имени SpaceX, у которой представителем выступает человек с названием Илон Маск.
У вас получается назвать некие фигуры, которые где-то перечислены и которым изредка на пресс-конференциях дают микрофон, когда Маск отошёл по делам и недоступен. Я же говорю про СМИ и реальное медиавнимание.
В новостях никогда не упоминается никто, кроме Илона Маска. Загляните в заголовки: новую версию модели Grok всегда представляет Илон Маск, а не Джимми Ба. То ли Маск не делится микрофоном, то ли в СМИ другие люди попросту неинтересны — сейчас уже и не понять. В лучшем случае в заголовках имя сотрудника xAI будет только тогда, когда он уволится, как это было с Игорем Бабушкиным.
Сравните это с другими компаниями. У Meta есть Ян Лекун, у OpenAI — Грег Брокман и Илья Суцкевер, у Anthropic — целая россыпь имён калибра Криса Ола. Почему-то никак не получается ситуация, что все знают только Закерберга, Альтмана и Амодея. Когда нужно о чём-то рассказать, то на подкасты давать интервью ходят эти люди, а не просто один Илон Маск. Когда у этих компаний выходит новый продукт, то ощущение, что работали все, а не только руководитель.
Не привлекает, а раздражает.
В этом и есть вся суть компаний Маска: у него почти нет ключевых исследователей, инженеров или руководителей — только мифологизированная фигура Илона Маска. В итоге это вырождается до вот этого уродства: компания подала исковое заявление против других компаний, Маск нигде не указан, но в новостях упоминается везде.
Максимально бессмысленная подача, рассчитанная на примитивный захват внимания читателя. Что такое «принадлежащая Илону Маску компания»? Что, он лично в ней все работы осуществляет? Там работают другие люди или только Маск? Или кого-то ещё возбуждает его фигура? Почему имя Маска заслуживает вынесения в заголовок, а его лицо — на картинку для привлечения внимания, если в новости он никак не описан как действующее лицо, и иск подан от лица компании?
Языковая модель с процессом thinking может справиться не только с опечатками, но даже с дикими искажениями. К примеру, что означает запрос вида «Rgw suddwewbxw vwrqwwb X, E%1 cwxreia>»?
Конечно, это экстремальный пример, и лучше никаких ошибок в промптах не допускать вовсе. Однако в процессе размышлений модель сама для себя повторяет вслух, чего хотел пользователь. Думаю, для моделей с thinking влияние опечаток минимально.
Да, поисковый индекс «Гугля» — это тоже ещё одна проблема.
Тоже не занимаюсь поиском или вообще разработкой, поэтому не представляю, как могли бы работать описанные вами функции. Обычно мне хватает обычного поиска прямо по статьям на сайте, без каких-либо сложных операторов.