И задачу Эйнштейна, наверное, стали бы решать не в уме а на бумажке. Что-то мне подсказывает что и у нейросетей сложности с этими задачами не от принципиальной неспособности мыслить, а из-за куда более простых ограничений.
Проблема не в том что LLM не может перемножить два 4-значных числа в уме, а в том что она выдаёт неверный результат вместо того воспользоваться калькулятором или предложить это пользователю.
А в целом да, нашли ещё один класс задач с которыми модели пока справляются не очень хорошо, хотя и гораздо лучше среднестатистического человека. Повод заявить в очередной раз, что "LLM не могут думать потому что они T9". Нынешними темпами, через 3-6 месяцев и это "фундаментальное ограничение" будет преодолено, придётся искать что-то другое.
По поводу того корректно ли называть современные нейросети и ML алгоритмы искусственным интеллектом, можно долго спорить, но по сути это уже тоже устоявшийся термин.
Для "ИИ который ещё не создали" придумали специальный термин, чтобы не путаться - AGI.
По моему опыту со StackOverflow, все возникающие вопросы в 99% случаев либо уже отвечены, либо затраты на оформление вопроса превышают затраты на то чтобы разобраться в проблеме самостоятельно. Оставшийся 1% приходится на вопросы, которые висят неотвеченными.
Вряд ли из-за сложности реализации, просто такой голос не очень уместен в бытовых устройствах. Нужен скорее приятный нейтральный голос, а то озабоченный пылесос через пару дней уже бесить начнёт.
Так же как "тся" и "ться", да. Однако ошибаются почему-то в основном в одну сторону, пишут раздельно там где надо слитно. В посте выше тоже "что бы не делать банальных ошибок".
Есть чат в ТГ, "MIT-Мы ИТ", там волонтёры могут ответить на вопросы по отсрочкам. Ассоциацию создали после мобилизации в 2022. Насколько помню, нужен либо стаж в IT не менее года, либо момент окончания учёбы не более года назад. И прочие условия, чтобы компания была аккредитирована, полный рабочий день и прочее.
А в случае мобилизации, как ни странно, именно бронь выдают на ограниченный срок, обычно на год. А IT отсрочку в 22-м по линии Минцифры выдавали с формулировкой "до окончания частичной мобилизации". Т.е формально она до сих пор действует.
Здесь проблема не в самом ChatGPT, а во всё ещё ограниченных возможностях сеток по генерации картинок. Насколько знаю, ChatGPT использует для этой цели Dall-E. Я экспериментировал с созданием иллюстраций для разных классических произведений - если просить например Claude Sonnet 3.5 сгенерить текстовое описание сцены для модели генерации изображений, то она по моему опыту справляется на отлично. А вот уже при генерации картинки, появляются косяки наподобие тех что вы показали.
Иными словами, LLM вполне понимают отличия между 3-мя и 4-мя лопастями и могут это описать в тексте, но Dall-E не всегда способна хорошо нарисовать это.
Пятилетний ребёнок может и меня поставить в тупик своими вопросами. Сам этот факт ещё не значит что ребёнок мыслит лучше меня, хотя и не исключает такую возможность.
Сравнивать T9 с современными LLM это примерно как сравнивать мозг ящерицы и мозг человека. Да, идейный предшественник, но построен на другой архитектуре и возможности отличаются на порядки.
Предположу, что для них пока останется SO, просто количество новых вопросов стабилизируется на более низком уровне. Плюс ИИ будет развиваться, со временем возможно научится отвечать на подавляющее большинство вопросов.
Среднему человеку это не будет нужно никогда. Достаточно 0.01% экстремистов или психбольных, которые всё это давно делают.
И задачу Эйнштейна, наверное, стали бы решать не в уме а на бумажке. Что-то мне подсказывает что и у нейросетей сложности с этими задачами не от принципиальной неспособности мыслить, а из-за куда более простых ограничений.
Проблема не в том что LLM не может перемножить два 4-значных числа в уме, а в том что она выдаёт неверный результат вместо того воспользоваться калькулятором или предложить это пользователю.
А в целом да, нашли ещё один класс задач с которыми модели пока справляются не очень хорошо, хотя и гораздо лучше среднестатистического человека. Повод заявить в очередной раз, что "LLM не могут думать потому что они T9". Нынешними темпами, через 3-6 месяцев и это "фундаментальное ограничение" будет преодолено, придётся искать что-то другое.
Существует, как минимум в виде подраздела Computer Science:
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
По поводу того корректно ли называть современные нейросети и ML алгоритмы искусственным интеллектом, можно долго спорить, но по сути это уже тоже устоявшийся термин.
Для "ИИ который ещё не создали" придумали специальный термин, чтобы не путаться - AGI.
Так вы же не всерьёз предлагали, а намекали чтобы сам чаще писал, нет? )
По моему опыту со StackOverflow, все возникающие вопросы в 99% случаев либо уже отвечены, либо затраты на оформление вопроса превышают затраты на то чтобы разобраться в проблеме самостоятельно. Оставшийся 1% приходится на вопросы, которые висят неотвеченными.
Сайт полезен, но в основном как база знаний.
А что с ними не так? "Тайский" и "Тайвань" как раз через "й" пишутся, в отличие от Таиланда.
Вряд ли из-за сложности реализации, просто такой голос не очень уместен в бытовых устройствах. Нужен скорее приятный нейтральный голос, а то озабоченный пылесос через пару дней уже бесить начнёт.
Ну опечатались. Продают лешего, а "л" и "д" на клавиатуре рядом.
"Мошейник" попадалось, да. Наверное имеется в виду ошейник размера "М" )
"Тайланд"
"Выйгрышь". Что характерно, если через "й", то обязательно с мягким знаком в конце )
Только если речь об очень длинной таксе, длиной 5 метров )
Так же как "тся" и "ться", да. Однако ошибаются почему-то в основном в одну сторону, пишут раздельно там где надо слитно. В посте выше тоже "что бы не делать банальных ошибок".
Вот кстати "что бы" в последнее время стали часто писать раздельно. Какая-то эпидемия.
Есть чат в ТГ, "MIT-Мы ИТ", там волонтёры могут ответить на вопросы по отсрочкам. Ассоциацию создали после мобилизации в 2022. Насколько помню, нужен либо стаж в IT не менее года, либо момент окончания учёбы не более года назад. И прочие условия, чтобы компания была аккредитирована, полный рабочий день и прочее.
То что вы описали, больше похоже на военную кафедру. АГС по определению для тех кто готов отслужить альтернативно, без военной подготовки.
От срочной службы брони нет, только отсрочки.
А в случае мобилизации, как ни странно, именно бронь выдают на ограниченный срок, обычно на год. А IT отсрочку в 22-м по линии Минцифры выдавали с формулировкой "до окончания частичной мобилизации". Т.е формально она до сих пор действует.
Здесь проблема не в самом ChatGPT, а во всё ещё ограниченных возможностях сеток по генерации картинок. Насколько знаю, ChatGPT использует для этой цели Dall-E. Я экспериментировал с созданием иллюстраций для разных классических произведений - если просить например Claude Sonnet 3.5 сгенерить текстовое описание сцены для модели генерации изображений, то она по моему опыту справляется на отлично. А вот уже при генерации картинки, появляются косяки наподобие тех что вы показали.
Иными словами, LLM вполне понимают отличия между 3-мя и 4-мя лопастями и могут это описать в тексте, но Dall-E не всегда способна хорошо нарисовать это.
Пятилетний ребёнок может и меня поставить в тупик своими вопросами. Сам этот факт ещё не значит что ребёнок мыслит лучше меня, хотя и не исключает такую возможность.
Сравнивать T9 с современными LLM это примерно как сравнивать мозг ящерицы и мозг человека. Да, идейный предшественник, но построен на другой архитектуре и возможности отличаются на порядки.
Предположу, что для них пока останется SO, просто количество новых вопросов стабилизируется на более низком уровне. Плюс ИИ будет развиваться, со временем возможно научится отвечать на подавляющее большинство вопросов.