Признаться, по прочтению я решил, что пародия на научную статью.
В ней нет описания методики, цифр, таблиц, графиков. В ней нет даже «запаха пота» от проделанных лично экспериментов.
Попросил Copilot разузнать побольше об авторе.
Вот справка:
Том Поллак — лондонский нейропсихиатр и исследователь, работающий в области иммунопсихиатрии. Он занимает должность Clinical Reader in Immunopsychiatry в Институте психиатрии, психологии и нейронаук при King’s College London, а также является консультирующим нейропсихиатром в South London and Maudsley NHS Trust. Его профессиональный путь включает обучение психологии в Оксфорде, медицинскую подготовку в King’s College и клиническую специализацию в психиатрии и неврологии.
Поллак занимается изучением того, как иммунная система влияет на психические расстройства. Он публикуется в ведущих рецензируемых журналах, включая The Lancet Psychiatry и Rheumatology.
На платформе Substack Поллак ведёт страницу Error Signals, которую описывает как «полевые заметки нейропсихиатра о сомнении, данных и открытиях». Там он пишет эссе на стыке нейронауки, психологии, культуры и технологий. Статьи, такие как All the demons hiding in your AIs, представляют собой научно‑информированные размышления о восприятии ИИ, когнитивных и культурных архетипах, иногда в игровой или метафорической форме.
…
Тогда понятно. Статья в игровой (шутливой) и метафорической форме.
Все встает на свои места.
Но возможно, у других читателей затруднений с пониманием жанра статьи и не возникало…
То, что надо аккуратно раздавать ролям права доступа к ресурсам, а сотрудников аккуратно назначать на роли - это банальность, которую должны знать все профессионалы.
С агентами мы имеем проблемы, что они могут набедокурить в общении с клиентами. Контролировать можно регулярками (в случае вывода текстов) либо другими агентами.
Ваша статья мне очень понравилась трезвым взглядом на вещи. Но вот табличка в начале, боюсь не очень обоснована. Нужно помнить, что хорошо там, где нас нет.
Интересно было бы найти какие-то сравнения, основанные на измерениях, а не на субъективных предположениях об уровне и культуре внедрения ИИ в массы.
Не люблю оправдываться, но сам, как автор на Хабре, уже переживал нападки от комментаторов, которые, как потом выяснялось, были «не в теме». Поэтому упреждающе ответил на вопрос «А ты кто такой?».
Я не уверен в успехе начинания Андрея Бреслав (это его стартап). С ним, кстати последнее время несколько видео на YouTube опубликовано, например вот это: https://www.youtube.com/watch?v=0lBmqwlkWVI Советую посмотреть.
Подозреваю, они надеются как-то научить LLM (возможно через тюнинг, возможно с помощью RAG) генерировать по спекам код и наоборот.
А Вы просто предлагаете очередной формат для спецификаций в надежде, что он лучше других подойдет для LLM. А почему? Где аргументы? Где эксперименты? Где сравнения с другими?
Я крайне редко пишу негативные комментарии. Но тут не удержусь.
Чем дальше я продвигался по статье, тем больше надеялся, что в конце автор пояснит, в чём суть шутки. А оказывается, и автор и комментаторы воспринимают это серъёзно.
Если кто-то дочитает до моего комментария, и также будет считать, что это серьезно, ответьте мне пожалуйста:
в то время как Vibe++ вариант всего 50 Мб
Даже если учесть, что наверняка львиную долю этих 50 Мб составляют файлы или кодировки изображений, разве это не маркер, что автор вас разыгрывает?
А автор и читателей не смущает, что подобного результат можно добиться, если из всего текста на Vibe++ оставить (по моим оценкам) пять предложений? Остальное можно просто выкинуть или заменить другими словами.
Рискну предположить, что и одного предложения хватит. LLM видела тысячи страниц с анимацией кубика Рубика и наверняка справится.
А что делать, если страниц надо много, и они должны взаимодействовать? Во что превратиться тогда ваше Vibe++ описание?
Если Вы, автор, написали это на полном серъёзе, то поверте мне: это тупик.
Поверьте, мне, я знаю о чем говорю. Я разрабатываю много проектов, практически не прикасаясь к коду руками. Один такой проект описан недавно мной на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1016102/
Если вы подписаны на десятки активных каналов, активность в которых очень неровная, то обрабатывать их ручками, без интеллигентных скриптов весьма затруднительно.
Такие запросы, разумеется, ни в каком поисковике ничего полезного не выдадут, если в него не встроен ИИ (а они почти во все уже встроены). Т.е. если просто смотреть результаты собственно поиска - это список ссылок, где встречаются слова из фразы.
как LLM поняла фразу
Слово "поняла" тоже можно ставить в кавычки. Но, надеюсь, и так понятно, о чём я. Разумеется, читателям и уж тем более автору этой статьи более-менее известно, как работает LLM. Но пока без "очеловечивания" трудно использовать LLM на практике. Например, проще стремиться к тому, чтобы модель "поняла", что я от неё хочу, даже отдавая себе отчёт, что по факты мы пытаемся инициировать процесс, когда LLM сгенерирует нам нужный результат.
Категорически не согласен. Но это очень обширный вопрос.
Что такое «смыслы» я не знаю
И я не знаю. Поэтому слово и поставил в кавычки. Но какое-то похожее понятие представляется необходимым, если мы пытаемся разобраться, как LLM поняла фразу:
На каком-то этапе другой Copilot (который инкарнирован как апп от Microsoft) показывал ход своих рассуждений. Сейчас он этого больше не делает. Так вот, там было чётко видно, что в «продвинутом» режиме он на первом этапе он всё переводил на английский. Это приводило к большим проблемам при глубоком поиске по русскоязычным источникам.
Ну а вообще-то это часть магии, которая от нас большей часть скрыта.
В GitHub Copilot в режиме дебагинга можно видеть общение агентов между собой. Но что они делают на своих серверах, до конца не видно.
Базовая математика LLM относительно проста. Похоже ничего особенно другого они не применяют. Работают с токенами и «смыслами», а не с словами и буквами. И, очевидно, LLM может без проблем «напрямую» понимать запросы на очень многих языках и с использованием многих языков в одном запросе.
Мой опыт показывает, что ситуация меняется со временем и для разных моделей разная. Я пару раз натолкнулся на большие проблемы из-за неоднозначности перевода. Поэтому решил стараться общаться с моделями только на английском.
Признаться, по прочтению я решил, что пародия на научную статью.
В ней нет описания методики, цифр, таблиц, графиков. В ней нет даже «запаха пота» от проделанных лично экспериментов.
Попросил Copilot разузнать побольше об авторе.
Вот справка:
Том Поллак — лондонский нейропсихиатр и исследователь, работающий в области иммунопсихиатрии. Он занимает должность Clinical Reader in Immunopsychiatry в Институте психиатрии, психологии и нейронаук при King’s College London, а также является консультирующим нейропсихиатром в South London and Maudsley NHS Trust. Его профессиональный путь включает обучение психологии в Оксфорде, медицинскую подготовку в King’s College и клиническую специализацию в психиатрии и неврологии.
Поллак занимается изучением того, как иммунная система влияет на психические расстройства. Он публикуется в ведущих рецензируемых журналах, включая The Lancet Psychiatry и Rheumatology.
На платформе Substack Поллак ведёт страницу Error Signals, которую описывает как «полевые заметки нейропсихиатра о сомнении, данных и открытиях». Там он пишет эссе на стыке нейронауки, психологии, культуры и технологий. Статьи, такие как All the demons hiding in your AIs, представляют собой научно‑информированные размышления о восприятии ИИ, когнитивных и культурных архетипах, иногда в игровой или метафорической форме.
…
Тогда понятно. Статья в игровой (шутливой) и метафорической форме.
Все встает на свои места.
Но возможно, у других читателей затруднений с пониманием жанра статьи и не возникало…
То, что надо аккуратно раздавать ролям права доступа к ресурсам, а сотрудников аккуратно назначать на роли - это банальность, которую должны знать все профессионалы.
С агентами мы имеем проблемы, что они могут набедокурить в общении с клиентами. Контролировать можно регулярками (в случае вывода текстов) либо другими агентами.
Оба метода ненадежны.
Вот это реальная проблема, по моему мнению.
Ваша статья мне очень понравилась трезвым взглядом на вещи. Но вот табличка в начале, боюсь не очень обоснована. Нужно помнить, что хорошо там, где нас нет.
Интересно было бы найти какие-то сравнения, основанные на измерениях, а не на субъективных предположениях об уровне и культуре внедрения ИИ в массы.
Не люблю оправдываться, но сам, как автор на Хабре, уже переживал нападки от комментаторов, которые, как потом выяснялось, были «не в теме». Поэтому упреждающе ответил на вопрос «А ты кто такой?».
Я не уверен в успехе начинания Андрея Бреслав (это его стартап). С ним, кстати последнее время несколько видео на YouTube опубликовано, например вот это: https://www.youtube.com/watch?v=0lBmqwlkWVI Советую посмотреть.
Подозреваю, они надеются как-то научить LLM (возможно через тюнинг, возможно с помощью RAG) генерировать по спекам код и наоборот.
А Вы просто предлагаете очередной формат для спецификаций в надежде, что он лучше других подойдет для LLM. А почему? Где аргументы? Где эксперименты? Где сравнения с другими?
В общем, погорячились Вы с таким сравнением.
Я крайне редко пишу негативные комментарии. Но тут не удержусь.
Чем дальше я продвигался по статье, тем больше надеялся, что в конце автор пояснит, в чём суть шутки. А оказывается, и автор и комментаторы воспринимают это серъёзно.
Если кто-то дочитает до моего комментария, и также будет считать, что это серьезно, ответьте мне пожалуйста:
Даже если учесть, что наверняка львиную долю этих 50 Мб составляют файлы или кодировки изображений, разве это не маркер, что автор вас разыгрывает?
А автор и читателей не смущает, что подобного результат можно добиться, если из всего текста на Vibe++ оставить (по моим оценкам) пять предложений? Остальное можно просто выкинуть или заменить другими словами.
Рискну предположить, что и одного предложения хватит. LLM видела тысячи страниц с анимацией кубика Рубика и наверняка справится.
А что делать, если страниц надо много, и они должны взаимодействовать? Во что превратиться тогда ваше Vibe++ описание?
Если Вы, автор, написали это на полном серъёзе, то поверте мне: это тупик.
Посмотрите, что делают другие, например, вот сюда: https://codespeak.dev/
Поверьте, мне, я знаю о чем говорю. Я разрабатываю много проектов, практически не прикасаясь к коду руками. Один такой проект описан недавно мной на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1016102/
Как я уже объяснил, это шутка.
Это в планы не входит. Но можно добавлять, исправлять и удалять отдельные сообщения.
На этот вопрос я ответил выше.
Разумеется, если кому-то инструмент не нужен, он может его не использовать.
Но статистика скачиваний показывает, что он людям интересен. И не только людям русскоговорящим.
Вы правы. Заменил "Спасать" на "сохранить".
Например, надеяться, что кто-то напишет синхронизатор между Телеграмом и ВКонтакте, используя описанный в этой статье проект.
Голосуйте за этот вариант.
Этот инструмент многоцелевой. Целей много, а заголовок должен быть один. Или вы придираетесь?😉
Если вы подписаны на десятки активных каналов, активность в которых очень неровная, то обрабатывать их ручками, без интеллигентных скриптов весьма затруднительно.
Например, чтобы обрабатывать историю локально.
Такие запросы, разумеется, ни в каком поисковике ничего полезного не выдадут, если в него не встроен ИИ (а они почти во все уже встроены). Т.е. если просто смотреть результаты собственно поиска - это список ссылок, где встречаются слова из фразы.
Слово "поняла" тоже можно ставить в кавычки. Но, надеюсь, и так понятно, о чём я. Разумеется, читателям и уж тем более автору этой статьи более-менее известно, как работает LLM.
Но пока без "очеловечивания" трудно использовать LLM на практике.
Например, проще стремиться к тому, чтобы модель "поняла", что я от неё хочу, даже отдавая себе отчёт, что по факты мы пытаемся инициировать процесс, когда LLM сгенерирует нам нужный результат.
Категорически не согласен. Но это очень обширный вопрос.
И я не знаю. Поэтому слово и поставил в кавычки. Но какое-то похожее понятие представляется необходимым, если мы пытаемся разобраться, как LLM поняла фразу:
Реализуй interseptor …
Да еще и с опечатками на обоих языках.
Польщён. Спасибо. 😌
На каком-то этапе другой Copilot (который инкарнирован как апп от Microsoft) показывал ход своих рассуждений. Сейчас он этого больше не делает. Так вот, там было чётко видно, что в «продвинутом» режиме он на первом этапе он всё переводил на английский. Это приводило к большим проблемам при глубоком поиске по русскоязычным источникам.
Ну а вообще-то это часть магии, которая от нас большей часть скрыта.
В GitHub Copilot в режиме дебагинга можно видеть общение агентов между собой. Но что они делают на своих серверах, до конца не видно.
Базовая математика LLM относительно проста. Похоже ничего особенно другого они не применяют. Работают с токенами и «смыслами», а не с словами и буквами. И, очевидно, LLM может без проблем «напрямую» понимать запросы на очень многих языках и с использованием многих языков в одном запросе.
Из простой математики получается магия…
Мой опыт показывает, что ситуация меняется со временем и для разных моделей разная. Я пару раз натолкнулся на большие проблемы из-за неоднозначности перевода. Поэтому решил стараться общаться с моделями только на английском.
Минутка размышлений и история вызывает большие сомнения, если вы занимались электронной торговлей.