Pull to refresh
9
0,9
Rating
Send message

Остатки реактора фонят. А станцию никто не останавливал, да и сам Саркофаг обслуживания требует.

В панели управления должен быть пункт "Bitlocker drive encryption" даже если он отключён. У меня в Win11 Home был включён по-умолчанию, я больше года был не в курсе. Узнал когда попытался поставить линукс второй системой.

Насчёт расширения вы правы, кривые переводы могут влиять на язык при массовом использовании. В новостях уже попадаются фразы типа "дом штурмовали 35 офицеров полиции". Сплошные лейтенанты и майоры, наверное )
В русском языке "офицер" всё-таки имеет вполне конкретное значение. В Америке и CEO это officer, и даже служебных собак могут называть officer.

У нас для этих случаев есть нормальное слово "сотрудник", не нужно коверкать свой язык бездумными копированиями.

находится в относительно трезвом уме и здравой памяти из дома он почти не выходит

У него нет деменции, лекарство если даже появится, на него не повлияет. При Альцгеймере человек в гораздо более молодом возрасте может в овощ превратиться.

программный офицер, одобривший его, был соавтором той самой статьи 2006 года.

Officer - сотрудник организации, служащий, функционер. Офицер только в армейском контексте.

Police officer - это также полицейский, а не "офицер полиции".

Мгновенно чувствуют, когда рекрутер не понимает разницы между Go и Java — и просто закрывают чат.

Закрыть чат могут когда рекрутёр начинает нести чушь в попытке прикинуться технически прошаренным. Если рекрутёр честно скажет что не может сейчас ответить на какой-то вопрос - уточнит у специалиста или предложит обсудить на следующем этапе, это 99% разрабов нормально воспримут.

Текст на входе не распознаётся в классическом смысле - он токенизируется (превращается в вектора чисел) и поступает в обработку LLM. Классификатор безопасности в принципе может работать с токенами, но тогда он тоже по сути должен быть нейросетью примерно того же порядка сложности - чтобы видеть "скрытые послания" не хуже основной модели.

Как дети, ей-богу. "Anthropic уронила репутацию".

Внезапно, оказалось что корпорации готовы на самые нечестные приёмы, ради конкурентного преимущества. И этика научных исследований их тоже не особо волнует.

В бестиарий авторов:
Фанат-классификатор. Пытается всё и всех классифицировать, разбить на категории, навесить ярлыки )

Бить не за что, идея интересная даже если "не взлетит". По прочтению возникла мысль, насколько это может быть применимо к CV задачам, архитектурам типа VIT (Vision Transformer)? Они не авторегрессионные, ответ генерится в один проход - однако с точки зрения оценки эффективности, метрики на CV датасетах могут быть более объективны чем для LLM.

Так можно было и шахтёром пойти работать, или на вредное производство куда-нибудь в Норильск и получать ещё больше. Не всё деньгами измеряется.

Б предложит 1 монету Д/Г и выиграет.

Да, только предлагать он должен именно Г.

Остались Б, В, Г, Д:

д(Д) = 1 - выгодно Д

д(Г) = 0

д(В) = 0

д(Б) = 99 - выгодно Б

В этой ситуации Д одинаково выгодно голосовать как за Б, так и против. Одну монету он получит в обоих случаях. Поэтому Б лучше подкупить Г одной монетой.

Про ситуацию с 5-ю пиратами ниже объяснили.

В начале 2000-х мы на оптике прямо лист А4 скотчем приматывали - меди нет. Помогало но крайне редко.

Все ж понимают что такой лист и на медный кабель повесить не проблема.

В этом тестировании он выступал в роли новичка‑аутсайдера. Но то, что он сделал с фаворитами, выглядит как читерство.

Есть ли независимые исследования метода? Все ссылки в конце даны на ваши собственные статьи, судя по всему. Честно было бы упомянуть это обстоятельство.

Ну, у меня, например, есть такой знакомый. Не совсем в РКН, но около того, в системе видеонаблюдения (слежки по камерам) Москвы работает.

Это скорее "совсем не" в РКН. Вполне возможно точно так же смотрит ютубчик и матерится на блокировки.

самозабвенно работают в РКН за копейки

Уж они-то не за копейки работают совершенно точно.

ИМХО важность проверки с использованием "ИИ другого производителя" преувеличена. Все LLM-ки сейчас имеют сходную архитектуру и обучались на похожих датасетах (в плане кода). Упор нужно делать на тестирование и другие объективные критерии, а разнесение проверяющих по разным брендам ИИ возможно снизит процент пропущенных ошибок, но само по себе качественно другого результата не даст.

В 90-х и не такое творилось.

Они ж написали, "делали решения у которых не было аналогов в мире". Сильного ИИ ни у кого в мире нет, а у них был, ещё до 2022 )

1
23 ...

Information

Rating
2,218-th
Registered
Activity