(Хабр-Статья представляет собой авторский перевод доклада, представленного автором на Scheme Workshop 2020, проводившегося в рамках Международной Конференции по Функциональному Программированию, 28 августа 2020 года)

Эта статья -- своего рода "отчёт" по самому большому проекту, который я сделал в своей жизни по собственной инициативе. Я сделал полное, исчерпывающее решение всех задач из одной из самых извесных книг по программированию в мире "Структура и Интерпретация Компьютерных Программ" (Structure and Interpretation of Computer Programs -- SICP), за авторством Абельсона, Сассмана и Сассман.

В ходе выполнения проекте я собрал довольно много данных о том, как решалось это задание в частности, и сформулировал несколько эвристик, помогающих выполнять проекты вообще, а именно:

С самого выхода ChatGPT я начал ее использовать для решения задач корректуры текста: устранения опечаток, исправления ошибок и улучшения стилистики.

Однако, при использовании веб-версии ChatGPT возникают некоторые проблемы:

1. Приходится вчитываться в исправленный текст, чтобы найти изменения

2. Не используется вся мощь API, в котором есть возможности для более тонкой настройки бота: можно задать системное сообщение, в котором объяснить ассистенту смысл его существования; few-shot learning: можно предоставить набор примеров коррекции сообщений

3. Неудобство: нужно вставлять свой текст в веб-версию, затем набирать свой промт для его улучшения (который может быть разным в зависимости от типа коррекции). Хотелось бы иметь Web UI, где нужно просто вставить текст и выбрать тип коррекции - а далее текст будет обрабатываться оптимизированным промтом

Данный проект призван устранить эти недостатки. Потыкать приложение можно здесь (для использования нужен OpenAI API-ключ).

• Colobot
• CeeBot
• Terrarium
• Robocode
• Evole
• DarwinBots II
• breve

• ссылки на блог в других блогроллах;
• ссылки на блог с других сайтов, которые не являются блогами;
• использование тегов для категоризации контента;
• PageRank;
• количество подписчиков на RSS блога;
• кол-во переходов со страниц результатов поиска и т.д.

• публикация постов через короткие промежутки времени с чётким интервалом;
• контент блога отличается от содержания RSS;
• повышенное содержание ключевых слов, которые считаются «спамерскими»;
• большое количество дублирующегося контента;
• одинаковый или почти одинаковый размер постов;
• ссылки на один и тот же сайт во многих постах;
• большое количество рекламных блоков, баннеров и их расположение и т.д.

Литература

Биологические основания нейронных сетей

• классификация
• кластеризации
• прогнозирования

Концепции

1. Как мы сидим
2. На чем сидим
3. Зарядка
4. Спорт