На вмпротект уже очень много лет как есть скрипты, которые частично автоматизируют снятие защиты - это первое. А второе - есть, например, виртуалки и Windbg или вообще HyperDbg, и все эти "невозможно приаттачиться" становятся не особо актуальными. Это несложная защита.
Сдаётся мне, для виртуальной реальности это будет хорошим способом создания реалистичных миров. Останется только найти хороший способ передачи ощущений в мозг - и привет, Матрица)
Нет, именно бэкдор, так они и назвали свой интерфейс, это официальный термин. Такое название, скорее всего, потому, что для вызова этого интерфейса нужно выполнять привилегированные инструкции из юзермода, и это работает корректно.
Интересно, есть ли данные по количеству линий PCI-EXPRESS для таких процессоров. Потому что если они действительно являются редкой и выгодной покупкой, круто было бы на их базе собирать HEDT-решения для работы с большим количеством видеокарт (для обучения и инференса нейросетей).
Если речь о генерации (об инференсе), то разрядность шины никакой роли не играет, кроме скорости загрузки модели в видеопамять. У меня в сборке одна видеокарта работает через райзер m2->pcie. Понятное дело, что она работает (а том числе, и из-за загрузки линий pci-e процессора и чипсета) очень медленно, но все равно скорости хватает для относительно быстрой загрузки в память, а дальше уже не играет роли, сколько используется полос, количество передаваемых во время самой генерации данных ничтожно по сравнению с полосой пропускания.
Вот тут хотел бы возразить. Считаю, что вполне себе может. Нейросеть легко придумывает игры с несуществующими правилами, разрабатывает уникальные алгоритмы для решения некоторых задач (например, в одном из тестов я придумывал стек в виде спирали, и за несколько итераций chatgpt предложил мне очень хорошие варианты его реализации с деталями, которые вряд ли были в датасете). Ну, и много всего такого.
Я получил для этой задачи правильные ответы от 22b и 30b локальных моделей, упомянув в условии, что скорость всех электричек одинакова, ВКЛЮЧАЯ электричку, на которой едет герой задачи.
Так что тут дело именно в формулировках. Я уже писал, что сам сначала неверно решил эту задачу, но назвать себя тупым не могу, просто мышление в данном случае идёт по пути наименьшего сопротивления, используя для решения задачи самый подходящий на первый взгляд алгоритм.
Я не утверждаю, что эти llm мыслят, но процесс их рассуждений похож на человеческое мышление.
И да, o1 с такими задачами справляется очень легко, как и с гораздо более сложными.
Начнём с того, что скорости электричек одинаковы - это далеко не полное условие. Каких, всех, кроме вашей, или вообще всех? Ну, и я, при том, что разрабатывал в своей жизни очень сложные штуки, затупил и ответил так же, как и ChatGPT. Делает ли это меня человеком, не способным решать логические задачи? Да нет, конечно же нет. После того, как я понял, что я ошибся (даже не в чем, а воспринял сам факт ошибки), я решил эту задачу за 5 секунд.
Нейросети (LLM) все разные, и они являются своеобразным инструментом, которым нужно уметь пользоваться. Они могут решать очень комплексные и неочевидные задачи, но тупить в простых случаях. В общем, они способны ускорить решение различных задач в десятки раз, если руки у пользователя прямые. Пока вроде всем очевидно, что в ближайший год нейросети вряд ли заменят всех программистов (возможно, заменят часть джунов в силу оптимизации работы остальных).
И да, тут справедливо отметили, что o1-preview в разы сообразительнее всего, что было до.
По поводу "ИИ не научился создавать новое" - спорное утверждение. Я давал даже относительно небольшим по нынешним меркам моделям вроде Codestral 22b задания, связанные с написанием кода на основе концепций, придуманных мной (например, задачу по реализации нового вида стека, описания которого просто не может быть нигде в обучающих текстах), и они неплохо справлялись. Что это, если не создание нового? Человеческий мозг примерно так же и работает, нельзя сказать, что идеи в нем возникают из ниоткуда. Это всегда компиляция.
В России все же чаще указывают зарплаты, которые люди получают уже на руки, после вычета налогов.
На вмпротект уже очень много лет как есть скрипты, которые частично автоматизируют снятие защиты - это первое. А второе - есть, например, виртуалки и Windbg или вообще HyperDbg, и все эти "невозможно приаттачиться" становятся не особо актуальными. Это несложная защита.
Буквально первая ссылка:
https://yougame.biz/threads/310276/
Сдаётся мне, для виртуальной реальности это будет хорошим способом создания реалистичных миров. Останется только найти хороший способ передачи ощущений в мозг - и привет, Матрица)
Нет, именно бэкдор, так они и назвали свой интерфейс, это официальный термин. Такое название, скорее всего, потому, что для вызова этого интерфейса нужно выполнять привилегированные инструкции из юзермода, и это работает корректно.
Да вообще-то дислексия - это доказанно существующее заболевание. На эту тему есть и научные исследования.
А настолько ли критично было дообучать и использовать 7b модели вместо, скажем, новых моделей qwen 2.5, которые гораздо лучше владеют русским языком?
Интересно, есть ли данные по количеству линий PCI-EXPRESS для таких процессоров. Потому что если они действительно являются редкой и выгодной покупкой, круто было бы на их базе собирать HEDT-решения для работы с большим количеством видеокарт (для обучения и инференса нейросетей).
Если речь о генерации (об инференсе), то разрядность шины никакой роли не играет, кроме скорости загрузки модели в видеопамять. У меня в сборке одна видеокарта работает через райзер m2->pcie. Понятное дело, что она работает (а том числе, и из-за загрузки линий pci-e процессора и чипсета) очень медленно, но все равно скорости хватает для относительно быстрой загрузки в память, а дальше уже не играет роли, сколько используется полос, количество передаваемых во время самой генерации данных ничтожно по сравнению с полосой пропускания.
Вот тут хотел бы возразить. Считаю, что вполне себе может. Нейросеть легко придумывает игры с несуществующими правилами, разрабатывает уникальные алгоритмы для решения некоторых задач (например, в одном из тестов я придумывал стек в виде спирали, и за несколько итераций chatgpt предложил мне очень хорошие варианты его реализации с деталями, которые вряд ли были в датасете). Ну, и много всего такого.
Я получил для этой задачи правильные ответы от 22b и 30b локальных моделей, упомянув в условии, что скорость всех электричек одинакова, ВКЛЮЧАЯ электричку, на которой едет герой задачи.
Так что тут дело именно в формулировках. Я уже писал, что сам сначала неверно решил эту задачу, но назвать себя тупым не могу, просто мышление в данном случае идёт по пути наименьшего сопротивления, используя для решения задачи самый подходящий на первый взгляд алгоритм.
Я не утверждаю, что эти llm мыслят, но процесс их рассуждений похож на человеческое мышление.
И да, o1 с такими задачами справляется очень легко, как и с гораздо более сложными.
Начнём с того, что скорости электричек одинаковы - это далеко не полное условие. Каких, всех, кроме вашей, или вообще всех? Ну, и я, при том, что разрабатывал в своей жизни очень сложные штуки, затупил и ответил так же, как и ChatGPT. Делает ли это меня человеком, не способным решать логические задачи? Да нет, конечно же нет. После того, как я понял, что я ошибся (даже не в чем, а воспринял сам факт ошибки), я решил эту задачу за 5 секунд.
Нейросети (LLM) все разные, и они являются своеобразным инструментом, которым нужно уметь пользоваться. Они могут решать очень комплексные и неочевидные задачи, но тупить в простых случаях. В общем, они способны ускорить решение различных задач в десятки раз, если руки у пользователя прямые. Пока вроде всем очевидно, что в ближайший год нейросети вряд ли заменят всех программистов (возможно, заменят часть джунов в силу оптимизации работы остальных).
И да, тут справедливо отметили, что o1-preview в разы сообразительнее всего, что было до.
"Надо сказать", "надо отметить" - от этих выражений рябит в глазах. Вы бы перечитали хоть текст перед публикацией. Без обид)
Модель o1, по сути, умеет мыслить. Не в привычном нам смысле, но это даёт потрясающие результаты. Нейронки во многом уже превзошли людей.
Этот Митник - просто распиаренная (а первую очередь, самим собой) персона. По нынешним меркам, он никакой не хакер, а обычный мелкий мошенник.
А зачем вы сравниваете средние зарплаты? Более показательно же медианные сравнивать. Может, я ошибаюсь, тогда поправьте.
По поводу "ИИ не научился создавать новое" - спорное утверждение. Я давал даже относительно небольшим по нынешним меркам моделям вроде Codestral 22b задания, связанные с написанием кода на основе концепций, придуманных мной (например, задачу по реализации нового вида стека, описания которого просто не может быть нигде в обучающих текстах), и они неплохо справлялись. Что это, если не создание нового? Человеческий мозг примерно так же и работает, нельзя сказать, что идеи в нем возникают из ниоткуда. Это всегда компиляция.
У меня три видеокарты для нейросетей. Когда начинаю рабочие задачи выполнять, от системника веет жаром почти как от обогревателя.
Эта горилла Коко - раздутый проект своих создателей.
GPU с разъёмами для ssd уже есть, начало положено)
✅ Продавал молоко козла.