Комментарии 139
Мой вердикт: Доверяй, но проверяй.
Мучил дипПсик преобразованиями, похожими, как в гипотезе коллатца: если остаток по модулю такой-то преобразуем число по такой то формуле, полученное число сверяем с модулем - в зависимости от остатка применяем формулу. В итоге не сразу, но сбивался, считал неправильно остаток и подставлял не ту формулу, что в дальнейшем приводило к дробным числам. Тыкал носом - исправлялся, затем в последующих вычислениях вновь спотыкался об это же число
Транспортное запаздывание изучают в школе? Не подскажете в какой и в каком классе?
Это вполне может быть задачей со звездочкой в любом классе, где дети уже прошли, что такое скорость, объем и поперечное сечение.
Особо умные догадаются как из расхода воды и сечения получить скорость, благо размерности подсказывают, а путь нам известен (длина трубы). Остальные с помощью учителя сообразят.
Выглядит как обычная задачка из тех, что мне нравились в школе: "Мы берем всё, чему научились, и теперь решаем необычную и даже реалистичную задачу".
Вообще то это вторая задача Василис Премудрых из мультфильма "Вовка в тридевятом царстве".
Если серьезно, Вы считаете, грозное название "транспортное запаздывание" делает задачу на вычисление расхода несжимаемой жидкости при постоянном потоке через прямую трубу постоянного сечения -- выходящей за рамки конца 6 класса? В обычной средней школе в 6 классе эта или обратная задача обсуждается на математике и на географии, по теме расход воды.
Конкретно это словосочетание нигде не проходят. Но такую задачу можно давать в 6 классе. Все знания для её решения у 6-классников есть.
Если не называть эту задачку "транспортным запаздыванием", то классе в пятом-шестом общеобразовательной школы.
Да, наши ИИ пока весьма "так себе" в плане рассуждений (вот в рисовании они не лидеры, но вполне неплохи на фоне других бесплатных - только что в комментариях к этой статье сравнивал)
А вот задача, если нужна для реальной работы, а не в качестве головоломки, совсем не простая. Ибо практически никакой насос не даст стабильный расход вне зависимости от гидравлических факторов. На самом деле любой насос работает с определённой зависимостью расхода от напора (чем больше напор, тем меньше расход). А напор, в свою очередь зависит от характеристик сети (потерь напора). А потери напора, зависят от скорости течения. А скорость течения зависит от расхода. Круг замкнулся. Это всё полноценно может посчитать только тот, кто прошёл полноценный курс гидравлики.
Что-то я нигде в задаче не нашел ничего про насос.
Чтобы вода текла по трубе - насос не обязателен.
Если труба самотёчная, то тем более нужны гидравлические расчёты. Это только в школе вода из бассейнов вытекает с равномерной скоростью.
Есть емкость объёмом 10 куб. метров установленная в цеху на отметке 20 метров, в неё врезана трубка и через 100 метров в другом конце цеха на другом конце трубки установлен вентиль и расходомер. Открываем вентиль устанавливая расход воды в 100 литров в час. Вода идеально чистая, трубка нержавеющая, ничего не засорится. Через какое время расход воды изменится более чем на 1% при учёте что в ёмкость вода постоянно доливается по сигналу датчика уровня.
Да примерно никогда, если ничего не сломается.
Скучно у вас. Насосов нет, клапанов нет, гидроударов нет.
Если всё уже построено и всё есть константа, то и задачи особо нет. Раз определил и всё. Задача возникает, когда возникнет потребность предсказать изменение. Например:
Хотим, чтобы вода доходила не за 45 секунд, а за 10. Какой диаметр взять?
Нам надо трубу переложить по новому пути, но увеличение времени не должно составить более 5 секунд. Как этого добиться?
Бак высоко, неудобно. Что будет, если мы его на 10 метров ниже поставим?
Вот тут без хорошего знания гидравлики не обойтись.
И, кстати, хитрость (если на самом деле такая задача возникнет): эксперементальное определение расхода может служить проверкой расчётов. Наймёте гидравлика, попросите его посчитать и новый трубопровод, и существующее значение расхода по существующей геометрии трубопровода. Если не сильно ошибётся в этом, значит и в другом расчёте прав.
Да примерно никогда, если ничего не сломается.
Но тогда нахуа кому-то надо знать транспортное запаздывание? Открыл крантик (на конце трубы) — и оно тут же потекло!
В задаче указано что расход воды 100 литров в час, как этого добились другой вопрос. Так что это именно школьная задачка. Не нужно учитывать все сложности вроде характеристик насоса, тем более что его может и не быть, капиллярных эффектов, шероховатостей поверхности, кавитации и прочих умных вещей.
Интересно послушать мнение специалистов Сбера и Яндекса.
Отличная статься, спасибо - такие тесты всегда будут нужны, вне зависимости от уровня "развитости" ИИ.
Сделали на коленке, показали по телевизору, топ менеджмент получил годовые премии, в конце года повторить.
Да сейчас дообучат DeepSeek на русских текстах - и дело в шляпе. Благо, эта модель запускается на любом серверном утюге.
Файнтюнить llm-ки не получится, как минимум нужно ЗНАТЬ обучающую выборку и дополнять ее своими данными, не исключая старые (есть техники прореживания датасета для ускорения). Собственно говоря нейронные сети 'открытые' только тогда, когда известны и алгоритм и обучающие данные... данные это исходники а веса - это скомпилированный бинарник.
Вообще в принципе к ИИ идти за вычслениями - так себе идея, так как они сильно не для этого предназначены, а интеграция с вычислительными тулами есть не всюду. Поэтому лучше просить написать и объяснить формулу, а вот считать - уже отдельно самостоятельно.
Но эксперимент хороший, показательный.
Так и есть - каждому инструменту своё премение. Тут как обижаться на то, что автомобилем неудобно гнуть гвозди😅
автомобилем неудобно гнуть гвозди
Это просто уметь надо. Вы ещё скажите, что поездом неудобно плющить пятаки!
Ответ от нейросети Яндекса читать неудобно, но разобрать можно:
На мой взгляд это выглядит креативно. Ведь эти "алисы" с детства приучают школьников к нотации LaTeX. Немного практики и новое поколение будет отрисовывать формулы в уме так же легко, как это делали их деды.
Если серьёзно, то копировать ответ из чата удобнее именно в таком формате, нежели он был картинками.
Алиса Pro
Скрытый текст
Чтобы рассчитать время транспортного запаздывания воды через трубу, нужно сначала определить скорость движения воды в трубе, а затем разделить длину трубы на эту скорость.
Формула для расчёта скорости воды в трубе:
,
где
— скорость движения воды, м/с;
— расход воды, м³/с;
— число пи, математическая константа;
— внутренний диаметр трубопровода, м.
Переведём расход воды из литров в час в кубические метры в секунду:
.
Переведём диаметр трубы из миллиметров в метры:
.
Теперь подставим значения в формулу:
.
Теперь рассчитаем время транспортного запаздывания, разделив длину трубы на скорость движения воды:
,
где
— время транспортного запаздывания, с;
— длина трубы, м.
.
.
Формулы были в LaTeX, это их Хабр отрисовал.
Таким образом, время транспортного запаздывания воды через трубу длиной 100 метров с внутренним диаметром 4 мм и расходом воды 100 литров в час составляет примерно 44,84 секунды
Только локально запущенная LLM, только хардкор! К примеру, квантованная Mistral-Small-24B-Instruct-2501-Q4_K_L (только ответ):
So, the transport delay time through such a pipe is approximately 45.25 seconds.
Её чуть более мелкая квантованная сосестра DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_K_L (только ответ, без рассуждений):
Answer: The transport delay time is approximately 45.24 seconds.
Хотя оба ответа правильные, дистиллированная DeepSeek'ом модель Qwen просто рвёт конкурентку по скорости работы, полностью помещаясь в видеопамять RTX 3060 12 GB.
А вы не подскажете какая модель будет лучше для программирования? Я изучаю код на C# знаю базовые конструкции и сижу мучаюсь с чатом жпт (бесплатной версией). А дипсик вообще постоянно «занято». Чууууть чуть вопрос по сложнее уже не отвечает. Хочу локалку какую-нибудь поставить, скачавал дипсик 8B (если не ошибаюсь) прям вообще слабо. Китайские иероглифы часто выдает и тд
Что 'лучше' смотри тут, если нужно мнение сообщества, иначе делай свои тесты и выбирай.
Локальные будут сильно хуже, как не крути, тем более у тебя всего 16гб ram, адекватные модели сюда не влезут в принципе.
Идешь на openrouter, оплачиваешь криптовалютой если совсем уж никак и пользуешься любыми топовыми моделями (free там всегда недоступны поэтому не имеет смысла)
На текущий момент лучшая модель из доступных по цене - это openai:o3-mini, ну а рабочая лошадка - anthropic:claude-sonet-3.5
Ну и главное понимать, что gpt помощник а не замена, считай это stackoverflow на стероидах, правильно составляй вопрос, проводи исследование с ним, собирай информацию, добавляй документацию в контекст и прочее прочее, не получишь с ними сразу готовый ответ,. (вот когда в reasoning модели добавят плагины, добавляющие информацию извне в процессе, например из гугла, из исходников используемой библиотеки, да еще и с deepsearch в процессе, тогда может получиться то то интересное, а пока все сам, ручками)
p.s. Локально 70b модели (например от qwen) еще можно запустить на процессоре и получать скорость, сравнимую со скоростью человека, если это устроит то собираешь машину с 128гб ram (это обойдется порядка +40т.р. если материнка и проц не старые и с 4 слотами). И да, используй английский, качество заметно выше (а уж qwen и подавно пишет только по английски и китайски)
Если прямо ну очень хочется, то бери deepseek distiled qwen 14b, на 2x16 gb gpu (nvidia 4060ti 16gb стоит порядка 50т.р для игр тормозная а тут покатит) работает быстро, если задача может проверяться автоматически, можно в режиме батчинга по 16 потоков запускать (своим скриптом само собой), работать они будут так же как один, в общем неплохие результаты.
Выше ответили. Да, локальные для программирования проиграют китам индустрии. А так, можете попробовать дистилляты DeepSeek'a, например:
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_K_L -- нормально работает на видеокарте RTX с видеопамятью от 12 Гб.
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated-Q5_K_L -- если у вас покруче видеокарта.
Устанавливаете Jan.ai, скачиваете и подключаете LLM -- профит!
Если видюхи с большой памятью нету, тогда только онлайн через VPN.
из бесплатного perplexity глянь. умеет лезть в гугл, предтоповые модели безлимитно без ожиданий, топовые модели 5 запросов в день.
А у меня как у инженера много вопросов. Например, 100 м — дистанция немаленькая, а в «трубе» (я бы скорее сказал — «трубочке») внутренним диаметром 4 мм трение жидкости о стенки сожрёт немало энергии, в результате чего для достижения заданной скорости на выходе на вход придётся подавать воду под некислым давлением — и как бы ту трубочку не порвало в хлам...
А капиллярный эффект при таких «габаритах» случайно не произойдёт?
Возможно, труба не горизонтальная
Вот и ещё задачка для проверки образовалась. Только правильность ответа у меня мозгов проверить не хватит.
DeepSeek сказал что надо 284 кПа.
Дистанции бывают и в разы длиннее, в энергетике давление воды, например за питательным насосом, может быть 160 и даже 320 атм. Если взять паропровод на выходе из котла, то там ещё и температура до 565°С. Чаще конечно применяется трубочка 10х2 (внутренний диаметр 6 мм), вот она на холодную держит более 600 атм. (лично прессом проверял), а на горячую больше 400 атм. Трубочка 6х1 (внутренний диаметр 6 мм) выдерживает почти такие же давления.
Внутренний диаметр 4 мм не означает, что стенки у трубки тонкие :)
У меня много вопросов к человеку, который называет себя инженером, но не знает, что даже банальные синие полипропиленовые 4/6 мм трубочки с алиэкспресса держат 10 бар, а в специализированных магазинах можно купить трубочки внутренним диаметром 4 мм, которые держат 200, 500 и даже 1000 бар.
Хотя, теперь я понимаю, откуда берутся проектанты, предлагающие тянуть воду к смесителю 25-ми трубами, а электричество к светодиодной люстре - 2.5 мм.кв. проводом. А то мало ли, вдруг лопнет. Или нагреется.
Видел человека, который хотел сэкономить на "ненужном" блоке питания для светодиодной ленты и протянуть "всего лишь" десяток метров до соседнего светильника. Мощностью 200+ Вт и напряжении 12 Вольт.
Я не знаю не «сколько держат трубочки», а какое давление нужно, чтобы по стометровой трубочке диаметром 4 мм гнать воду со скоростью 100 литров в час. Ну не гидравлик я, Вы уже извините, в голове Навье-Стокса не решаю.
А говорят ИИ решает многие задачи...
Задачи решает человек с карандашом и листом бумаги...
Сначала посчитал сам, потом стал читать результаты. И после ответа яндекса первая мысль была что я где-то в нуле ошибся. Я, а не яндекс. Для себя отметил что стал слишком сильно доверять таким системам.
Учитывая что с моделью от OpenAI в первой части получилось не совсем честно, иду на официальный сайт и задаю вопрос там. В лоб не увидел какая модель, пришлось пытать чат, раскололся почти сразу:
GPT-4-turbo
Там уже давно такой модели нет. В бесплатном аккаунте либо GPT 4o, либо GPT 4o mini, либо o3-mini.
Не знаю какой ответ правильный но размышляющий чатгпт(o3-mini) и размышляющий гугл джемини сошлись во мнении - 45 секунд.
Изначальная задача была ничего не выбирать и не настраивать, как будто Я вообще ничего не понимаю и умею только VPN включать.
GPT на вопрос какая версия дала ответ сказал что:
Я работаю на базе GPT-4-turbo. Это оптимизированная версия модели GPT-4, обеспечивающая быструю и точную обработку запросов. 🚀
Конечно можно сменит модель, но для этого пользователь должен знать что они разные бывают.
Пробовал решать задачи по физике (университетские, правда, а не школьные) с YandexGPT и GigaChat, обе вполне себе годятся для того чтобы понять куда копать и наметить план решения. Но вот выполнить вычисления формулами (выкладки) - пока увы.
ChatGPT 03-preview с формулами обращается лучше, в 4 случаях из 5 может стандартные задачи довести до правильного ответа. Но в задачах по электричеству и магнетизму имеет свойство путать системы СИ и СГС, и ошибку свою отказывается признавать и исправлять категорически ))
А какой смысл сравнивать отечественными разработками совсем устаревшими моделями ? GPTCHAT уже есть о1 pro и gpt o3 mini hi а у deep seek R1? Тогда получится что "наш ИИ" в обсолютной Опе?
Я думаю, что такие ошибки это лишь дело времени, причем не очень далекого. Вспомните, как они раньше код писали: каких методов не знают- возьмут из другого яп. А сейчас мне на compose с canvas такие анимации отрисовывают!
Сравнивают сетки РФ, Китая и США. На рисунке слева флаг США, а справа чей флаг?
Сама задача: дана труба длиной 100 метров, внутренний диаметр трубы 4 мм, расход воды 100 литров в час, какое время транспортного запаздывания через такую трубу. Такие данные нужны при аналитике воды, например, на электростанциях, но вдруг кому-то у себя в частном доме захочется посчитать через какое время горячая вода от бойлера дойдёт до душа, особенно если труба длинная.
Вам нужно узнать когда до душа дойдет именно горячая вода? Просто если горячая вода будет течь по 100 м холодной трубы, то через "время запаздывания" до душа дойдет теплая вода, а может и холодная, если труба была очень холодная. Так что если залезть под душ через расчетное время, ощущения могут сильно отличаться от ожидаемых.
По прежнему ждем когда ИИ научится задавать уточняющие вопросы. Наличие логичных и уместных уточняющих вопросов, будет признаком того что ИИ понимает суть вопроса, а не просто кидается шаблонами отобранными по коэффициентам похожести.
Интересно, что нейросети поголовно начали подсчитывать скорость потока, но она нам не нужна от слова совсем. Можно и проще, по строительному, тогда и трение не важно, и давление не принципиально (может там компрессор стоит):
Объём трубы: 0,002*0,002*3,14*100 = 0,001256 м3
Количество вытекаемых объёмов трубы в 100 литрах по условию (0,1м3) за указанное время: 0,1/0,001256=79,6178 шт.
В часе 3600 секунд, а значит время вытекания одного объема (собственно и есть время транспорта): 3600/79,617 = 45,216 сек.
В начале увидел от YandexGPT 4 Pro 4,5 сек, подумал, что совсем мозг поплыл.
Представьте себя учителем физики.. Даёшь обычные задания, а тебе такие разные серьёзные ответы :-)
Можно задать вопрос проще: Преобразуй (к примеру) 756 мм. рт. ст. в килопаскали. Как то нужно было срочно сконвертировать на работе. Яндекс и Сбер не справились. Даже в математических действиях были неверные расчеты. Теперь уж использую LeChat и DeepSeec.
Решение данной задачи должно начинаться с оценки числа Рейнольдса...
Ага, а если жена послала инженера в продуктовый за маслом, он обязательно уточнит допуски по вязкости и давлению паров...
Будьте проще, в задаче не требуется определять падение давления, так что на куй не нужон этот ваш Рейнольдс.
Будьте проще, в задаче не требуется определять падение давления, так что на куй не нужон этот ваш Рейнольдс.
Не в падении давления дело, а в профиле скорости внутри трубы. Если течение ламинарное, то будет параболический профиль, и что тогда запаздывание? а если турбулентное, то прямоугольный с погран.слоем и школьное решение сойдет.
Если течение ламинарное, то будет параболический профиль, и что тогда запаздывание
Это если движется непрерывный поток. А если трубка была заполнена воздухом, и открыли кран? Это логичнее предположить, если речь про запаздывание.
Но ИМХО это всë переусложнение школьной задачки.
Это если движется непрерывный поток. А если трубка была заполнена воздухом, и открыли кран? Это логичнее предположить, если речь про запаздывание.
Тогда надо и решение начинать с уточнения, каково начальное условие. Ну и после фронта на расстоянии нескольких диаметров профиль потока будет устоявшимся с хорошей точностью.
Но ИМХО это всë переусложнение школьной задачки.
С чего вы взяли, что задача из статьи школьная? Из текста статьи этого не видно. Вот не поверю, что школьники знают, что такое "транспортное запаздывание". Да даже я, физик, его впервые услышал. Т.е. инженерная? Собственно говоря, если в google поискать, то да. Или вы так решили, потому что ИИ начал применять школьные методы?
Решение данной задачи должно начинаться с оценки числа Рейнольдса...
@Boomburum@Nomad_77Опять дупликат
phi-4
To calculate the transport delay of water through the pipe, we need to determine how long it takes for water to travel the entire length of the pipe.
First, let's convert the flow rate from liters per hour to cubic meters per second:
1 liter = 0.001 cubic meters, so 100 liters per hour = 0.1 cubic meters per hour.
To convert to cubic meters per second:
[
0.1 , \text{m}^3/\text{hour} \times \frac{1 , \text{hour}}{3600 , \text{seconds}} = \frac{0.1}{3600} , \text{m}^3/\text{second} \approx 2.78 \times 10^{-5} , \text{m}^3/\text{second}
]
Next, calculate the cross-sectional area of the pipe:
The internal diameter is 4 mm, which is 0.004 meters. The radius is half of that, so 0.002 meters.
The cross-sectional area ( A ) is given by:
[
A = \pi r^2 = \pi (0.002)^2 \approx 1.25664 \times 10^{-5} , \text{m}^2
]
Now, calculate the velocity ( v ) of the water using the flow rate ( Q ) and the cross-sectional area ( A ):
[
v = \frac{Q}{A} = \frac{2.78 \times 10^{-5}}{1.25664 \times 10^{-5}} \approx 2.21 , \text{m/s}
]
Finally, calculate the transport delay ( t ) using the length of the pipe ( L ) and the velocity ( v ):
[
t = \frac{L}{v} = \frac{100}{2.21} \approx 45.25 , \text{seconds}
]
So, the transport delay through the pipe is approximately 45.25 seconds.
Забавляет как они иногда ленятся. Например чат гпт говорит что не понимает картинки. Когда говоришь:"ты чё мне тут брешешь, ты же только что распознавал текст" просит прощения и распознает текст с картинки. Иногда пдф читать не хочет
Будучи полным профаном в физике я всё же к ней любопытен. Но удовлетворять своё любопытство получением профильного образования я точно не готов. Периодически спрашиваю что-нибудь у chatGPT, так чтобы рассказала на пальцах. Чаще всего ответ удобоварим.
Например спросил "правда ли что сильное взаимодействие увеличивается с увеличением расстояния?". Потому что в научпопе я натыкался на диаметрально противоположные утверждения. Что весьма странно. Ответ сильно удивил: да - правда, и нет - неправда. Оказалось что оно там очень сложно устроено. Зависит как от самого расстояния, так и от того кто взаимодействует (нуклоны или кварки). Может и отталкивать, и притягивать, и вообще всё как-то шибко не линейно. Удовлетворил своё любопытство. Дальше копать пока не буду :)
Вот пока вопросы вот такого энциклопедического характера - я доволен. Но как только я начинаю спрашивать что-то более сложное, да так чтобы было понятно на пальцах - тут fail. Вот пример: пытался понять как так выходит что:
Давление воды на глубине 5м и на глубине 0м отличается условно на 50%
При том что температура и плотности воды почти идентичны
Учитывая что давление есть применённая сила на площадь. Где сила это средняя скорость движения молекул воды (т.е. температура воды) помноженная на количество таких столкновений (количество молекул, т.е. плотность).
У нас всего 2 аргумента и оба почти идентичны на разных глубинах. А разница в давлении весьма существенная. Где третий фактор?
Вначале она пыталась объяснить это на макроуровне (мол толща воды сверху давит, вот формулы, вот аналогии). Но мне это не интересно, т.к. я хочу интуитивный ответ. То что давление на 5м и правда выше я и сам знаю. Мне не про "знать", а про "понять". Хочу на кошках шариках (молекулах). Но переходя на микро уровень она начинает галлюцинировать и противоречит всем своим предыдущим сообщениям постоянно меняя своё мнение. Лучшее что мне удалось от неё добиться - то что понять это только через горизонтальный срез на разных глубинах вообще невозможно, и обязательно нужно прибегнуть ко всяким слоистым математическим абстракциям, которые убивают всю "интуитивность" на корню. Хотя казалось бы - давление есть сила ударов помноженная количество ударяющихся. Зачем тут сложная математика?
Потратив на это часа два (пробовал как O1 так и O3-mini) понял, что это бесполезно. Или я слишком туп, или это действительно невозможно объяснить на таких простых примерах, или AI пока слабоват. Буду теперь мучить живых людей с физическим образованием при встрече :)
Давление воды на глубине 5м и на глубине 0м отличается условно на 50%
Это если с берега смотреть, то где-то наполовину. А если с глубины - то только на треть...
Давление есть количество соударений на скорость (точнее, импульс) молекул - такая модель работает только для газа. В жидкости молекулы постоянно расположены вплотную друг к другу, и давление обеспечивается силами отталкивания между электронными оболочками молекул жидкости и сосуда. И эта сила отталкивания очень круто зависит от расстояния между молекулами - обычно её аппроксимируют 12 степенью обратного расстояния. Сила тяжести прижимает молекулы жидкости друг к другу (при этом плотность почти не меняется, потому что даже небольшое изменение расстояния между молекулами приводит к очень большому изменению силы взаимного отталкивания), а те, в свою очередь, прижимаются к молекулам стенок и дна сосуда, создавая давление. Быстрые колебания молекул, то есть температура, почти никакого влияния в этой ситуации не оказывают, так как эти колебания просто вызывают локальные колебания силы отталкивания.
Давление воды на глубине 5м и на глубине 0м отличается условно на 50%
Ну так правда. На поверхности 1 атм. А дальше примерно 1 атм на 10 метров глубины. Итого 1.5 атм.
У вас очень странно работает мышление, если интуитивным для вас является именно объяснение на микроуровне. По мне (а заодно и по мнению науки, называющей феноменологическим именно макроскопическое описание давления, но никак не молекулярно-кинетическое), интуитивно именно объяснение на макроуровне, а микроуровень - это лес из статистических крокодилов, за которым весьма смутно проглядывает физический смысл.
Возможно это профдеформация, я ж программист. Мы любим разложить всё по полочкам на core-уровне. В итоге макроуровень я вижу как уровень построенный на слишком большом количестве абстракций (словно мы наворотили фреймворков поверх других фреймворков и ищем логику в получившемся месиве).
Посему чем ближе я к постоянной Планка тем лучше. В теории. На практике там довольно быстро начинается квантовое супер-контринтуитивное безумие. Поэтому чаще всего моё любопытство удовлетворяет примерно уровень рассмотрения вещества как молекул-шаров (упругих, принимая во внимание ответ от Pshir-а) в броуновском движении.
И обычно это хорошо работает. К примеру вся химия лежит тут. Оптика тоже. Вот как вы объясните на макроуровне "на пальцах" почему тот или иной объект непрозрачный? Наверное скажите что-нибудь вроде "такой объект поглощает свет". На что будет вопрос: "а как это? почему поглощает?". И тут мы приехали, да? А стоит сказать что энергии фотонов не хватает для смены орбитали у электрона и посему она (волна) пролетает насквозь не отразившись - так сразу становится более-менее понятно. Вещества разные → орбитали разные → взаимодействие разное. Получается что тут лежит сама суть.
ИМХО.
Вот как вы объясните на макроуровне "на пальцах" почему тот или иной объект непрозрачный? Наверное скажите что-нибудь вроде "такой объект поглощает свет". На что будет вопрос: "а как это? почему поглощает?". И тут мы приехали, да? А стоит сказать что энергии фотонов не хватает для смены орбитали у электрона и посему она (волна) пролетает насквозь не отразившись - так сразу становится более-менее понятно.
Это не оптика, это фотоника. И это так не работает. Главное - непрозрачность веществ в основном связана не с поглощением, а с отражением или рассеянием. Поглощающие в видимой области вещества обычно окрашены, но в определенной степени прозрачны. За примером далеко ходить не надо - светофильтры. Они окрашены и, очевидно, фотоны поглощают. Но при том они прозрачны, сквозь них видно.
Как вы будете объяснять, например, отражение на микроуровне - ума не приложу, т.к. это свойство макроскопической поверхности. Молекулы или сопоставимые по размеру частицы отражать не могут.
Далее, есть множество веществ, прозрачность которых зависит от фазового состояния. Например, вода - она прозрачна в жидкой и компактной твердой фазе (лед), но непрозрачна в дисперсной фазе (снег). Или диоксид кремния - в виде кварца он прозрачен, а в виде аэросила - нет. Ну и так далее. Хотя энергии орбиталей при изменении фазового состояния этих веществ не меняются в сколько-нибудь значимой степени. Уж точно не настолько, чтобы начать поглощать видимый свет.
Значит, рассеяние. Ну, Релеевское рассеяние вы ещë можете объяснить на микроуровне, но оно обычно слабое. А вот Тиндалевское рассеяние, которое чаще всего и является причиной непрозрачности дисперсных фаз, уж точно никак не описать на микроуровне.
А для твердого тела ваши рассуждения не работают вдвойне, потому что там вообще не орбитали, а зоны, которые являются макроскопическими по своей природе.
У вас очень странно работает мышление, если интуитивным для вас является именно объяснение на микроуровне.
(смиренно): ибо во многой мудрости премного печали; и кто умножает познания, умножает скорбь!
Получаю вышку на заочке, периодически пользую разные ИИ. Если вопросы для тестов препод составлял сам, то правильных ответов 50%. Искать что-то из ГОСТов бесполезно, путает педали. Например, маркировки сталей "по-нашему" путает или пропускает частицу "НЕ" в вопросе и соответственно даёт противоположный ответ.
А вот в программировании на Паскале очень помогает и почти без проблем.
Всё что мне остается - это процитировать пост из своего телеграм-блога:
Не доверяйте нейросетям! Врут.
ПРОСТО НАГЛО ВРУТ
Имею привычку перечитывать свой канал. Иногда перепроверяю информацию из старых постов. Вот, в очередной раз задумался, что же это за числа:
The maximum number of keys (and therefore scripts) in the OPcache hash table. The actual value used will be the first number in the set of prime numbers { 223, 463, 983, 1979, 3907, 7963, 16229, 32531, 65407, 130987, 262237, 524521, 1048793 } that is greater than or equal to the configured value.
Спросил нейросеть. Нейросеть мне такая: "они все простые" (кроме последнего).
Оокей, спрашиваю "А что еще их связывает?".
Нейросеть мне такая: "Всё это - (простые) числа Мерсенна"
А число Мерсенна, уточню - это простое число, равное 2^p-1, где p тоже простое число. Они там в криптографии применяются и всё такое.
И вот я такой прикидываю хер к носу и вижу, что 223 ну никак не является степенью двойки минус один. И 463 НЕ является. И так далее.
Иду к нейросети, начинаю её совестить. А она мне в ответ: "ой ИЗВИНИТЕ я ошиблась, надеюсь это вас не очень фрустрирует?". Ещё как, б..., фрустрирует!
Ладно, повторяю вопрос снова. Что, мол, связывает эти числа? Нейросеть мне такая:
На самом деле, все эти числа - это простые числа, которые являются разностью между степенями двойки:
223 = 2^8 - 2^5
463 = 2^9 - 2^6
983 = 2^10 - 2^7 (итд) ... Они получаются, если из степени двойки с экспонентой n вычесть степень двойки с экспонентой n-3.
То есть погодите-ка, нейросеть мне прямо сейчас доказывает, что если из ЧЁТНОГО числа вычесть ЧЁТНОЕ - я получу НЕЧЁТНОЕ?
Ну, последняя попытка, спрашиваю: "И сколько же будет, если из 2^9 вычесть 2^6 ?"
Ответ типичен для тупой нейросети:
Если из 2^9 (512) вычесть 2^6 (64), то получится 448, а не 463. Извините за ошибку в предыдущем сообщении.
Нет, я понимаю, что это тупая эстооонская нээээйросэээть на базе какой-то chatGPT с низким показателем эволюции, но где гарантия, что нейросети в высокими циклами ядра не врут?
В п..де, равнодушно ответили ему.
---
P.S. Perplexity на вопрос про эти числа начало рассказывать что мол, они упоминаются в документации PHP и так далее. Что это за числа? Они упоминаются в документации, вот что это за числа!
P.P.S. Дипсик весьма любопытное предположение: "Таким образом, эти числа образуют последовательность, где каждое следующее число примерно удваивается по сравнению с предыдущим. Это свойство делает их интересными с точки зрения математики, так как они демонстрируют экспоненциальный рост, оставаясь при этом простыми числами." - но это хотя бы не нелепые арифметические фантазии!
языковые модели очень плохи:
в логике и вычислениях (самое поразительное в том что первый прорывной ИИ рисует, поет и сочиняет стихи лучше чем складывает числа)
в обучении новому, в пределах контекстного окна это работает но далеко от идеального, хотя требует исследования, ну а тюнинг на столько дорогой что воспринимается как затраты на создание нового а не как дообучение старого (finetuning доступный по простому - больше ломает модель, ограничивая ее в дообучаемых областях)
в запоминании фактов и правильном их использовании ну и галлюцинациях
в мультимодальном понимании мира, т.е. текстовая модель будет не очень хороша в задачах, где нужно например пространственное понимание, но если я верно понимаю топы работают над этим и нет сомнения что это будет решено
в создании чего то нового, но нисколько не сомневаюсь что reasoning модели и агентные системы доведут этот функционал до неплохого уровня, а пока что то полезное тупо неадекватно дорого
языковые модели хороши:
в преобразовании данных и информации, причем на разных уровнях смысла (т.е. в простом виде - переводчик с одного языка на другой, в сложном - преобразование алгоритма на естественном языке в программу)
в классификации данных (собственно то с чего началось развитие gpt)
в быстрой обработке большого количества данных (да, с ошибками, но с каждым днем топы все лучше и лучше в этом) за дешево
самое поразительное в том что первый прорывной ИИ рисует, поет и сочиняет стихи лучше чем складывает числа
Так ничего удивительного, кажется, нет. С учётом того, что правила логики в языковые модели не закладываются, а закладываются только корелляции. У сложения чисел есть только один верный ответ, и все остальные неверные. У рисования, пения и сочинения стихов нет одного верного ответа, множество разных, даже не очень похожих друг на друга, ответов будут «верными».
это вы с сейчас с позиции понимания как реализован этот ИИ говорите, вернитесь на 10-20 лет назад, вы этого не знаете, и представьте что вам такое скажут, вы поверите?
Естественно. У меня дома в детстве (начало 90-х) лежала какая-то популярная книжка о робототехнике. И про нейронные сети, и про машинное зрение, и про всё такое там было. С тех пор что-то принципиально изменилось, кроме вычислительной мощности? Нет. С чего я 10, или 20, или 30 лет назад должен был не поверить в то, что нейросеть, специально созданная для генерации маркетинговых текстов, пишет стихи лучше, чем складывает числа? Всё дело же в определениях. Генератор текстов сомнительной ценности вы почему-то называете ИИ, а Wolfram Alpha, который умеет решать математические задачи и работает по логическим принципам - нет.
множество разных, даже не очень похожих друг на друга, ответов будут «верными».
Более того, оно очень сильно зависит от зрителя. Тут некоторые прямо‑таки кипятком исходят, восторгаясь «динозавром в скафандре на Луне» — а тут я со своей дурацкой логикой — «алё, гараж, а почему у скафандра забрало открыто, в вакууме‑то?»
Всё нужно объяснять.. А той вселенной, где динозавры в скафандре, на Луне есть воздух ;)
А чего вы хотели увидеть?
А чего вы хотели увидеть?
Работу головой? Динозавры в скафандрах здорового человека — они
примерно вот такие!
А почему вы решили что эти динозавры чем то лучше? Ни один из них не находится на Луне и не жарит барбекю ;)
Вот интересно, если бы, например, в интернетах не было Американской Готики, в смысле нейросеть эту картину никогда не видела, но некто видел оригинал, и захотел уговорить ИИ воспроизвести - вышло бы?
А почему вы решили что эти динозавры чем то лучше?
Потому что они не задохнулись у них скафандры герметичные!
Ни один из них не находится на Луне и не жарит барбекю;)
Правило ЧГК — «отвечай на тот вопрос, который был задан». Меня спрашивали «что я хотел увидеть» — вот на этот вопрос я и ответил.
Вы хотели видеть одно, а автор статьи с картинками хотел и заказывал совсем другое. Он явно требовал барбекю, а забрала в шлеме не требовал ;)
Да я знаю, спасибо :)
Нейросети хороши там, где можно безнаказанно глючить.
примерно удваивается по сравнению с предыдущим. Это свойство делает их интересными с точки зрения математики,
С точки зрения математики крайне интересен термин «примерно удваивается».
Гигачат даже не макс, а Про, 72 млрд параметров, а не 90.
gs "реши задачу по физике. дана труба длиной 100 метров, внутренний диаметр трубы 4 мм, расход воды 100 литров в час, какое время транспортного запаздывания через такую трубу?"
Для решения задачи о времени транспортного запаздывания необходимо определить скорость течения жидкости в трубе и затем рассчитать время, за которое вода пройдет всю длину трубы. ### Шаг 1: Определение скорости потока воды Сначала найдем объемный расход воды в единицу времени (в секунду). По условию, расход составляет 100 литров в час. Переведем это значение в кубические метры: $$ 1 \text{ л} = 0.001 \, \text{м}^3 $$ Таким образом, $ 100 \text{ л/ч} = 0.1 \, \text{м}^3/\text{ч} $. Теперь переведем часы в секунды: $$ 1 \text{ ч} = 3600 \text{ с} $$ Тогда объемный расход будет равен: $$ Q = \frac{0.1 \, \text{м}^3}{3600 \text{ с}} = \frac{0.1}{3600} \, \text{м}^3/\text{с} \approx 2.78 \times 10^{-5} \, \text{м}^3/\text{с} $$ Теперь определим площадь сечения трубы. Внутренний диаметр трубы равен 4 мм, что равно 0.004 м. Радиус трубы составит: $$ r = \frac{0.004}{2} = 0.002 \, \text{м} $$ Площадь круга рассчитывается как: $$ S = \pi r^2 = \pi (0.002)^2 \approx 1.2566 \times 10^{-5} \, \text{м}^2 $$ Скорость потока воды ($ v $) определяется как отношение объемного расхода к площади сечения: $$ v = \frac{Q}{S} = \frac{2.78 \times 10^{-5}}{1.2566 \times 10^{-5}} \approx 2.21 \, \text{м/с} $$ ### Шаг 2: Расчет времени прохождения водой всей длины трубы Длина трубы равна 100 м. Время, за которое вода пройдет всю длину трубы, можно найти по формуле: $$ t = \frac{L}{v} = \frac{100}{2.21} \approx 45.25 \, \text{с} $$
С первого же раза правильный ответ. Как говорится, ЧЯДНТ?
Для научности подхода, прогнал еще 4 раза. Промт тот же. Ответы:
approx 45.87
approx 0.452
approx 45.25
approx 4.52
Тенденция понятна. Но эти последние 4 запуска были лишь для информативности ислледования. По факту мы сравниваем только первый ответ, и модель ответила не хуже других. Не факт, что остальные модели выдавали бы стабильный ответ.
ахах, интересно, а тот, кто минус нажал, ты что вообще хотел этим сказать, не нравится, что гигачат нормально отработал?))
Минусовал точно не Я. Как у меня ГигаЧат отработал всё описал подробно. Вот только что ради интереса опять задал вопрос, получил ответ 0.01131 секунды. А вот если перейти в полную версию, залогиниться через СберID тогда ответ 45.25 с. Тут и интерфейс другой. Изначальная задача была задать вопрос от лица человека не шарящего в нейронках.
человек, шарящий в gpt не задал бы вопрос на подсчет... задавай вопрос о формуле
но согласен, минусовать тут не за что
Минусовал точно не Я
да пусть остаётся на его совести) просто люди иногда такие странные
если перейти в полную версию, залогиниться через СберID тогда ответ 45.25 с. Тут и интерфейс другой
так а в первом случае точно модель про или макс? Может, если базовая версия, которая на 30b, так это всё объясняет.
тот, кто минус нажал, ты что вообще хотел этим сказать
Не нервничайте Вы так — иногда это происходит случайно.
я пробовал ChatGPT 3.5 (когда он только вышел) на университетские задачки по физике (не слишком сложные), итог был такой, что из 80 задач, он решал правильно (с первого раза) едва ли больше 30-50, чаще всего были ошибки с вычислениями (когда он подставляет правильные числа, а ответ неправильный), были ошибки с формулами (когда он их галлюцинировал, также было, когда формулы и ход решения не то, а ответ тот), ну и остальные - это когда он просто не мог решить и выдавал нелепицу
когда вышел ChatGPT 4o, я попробовал снова, процент решенных был гораздо выше, из 80 (задачи были другие) он решил где-то 70+, основные проблемы были - задачи с графиками (цикл Карно, изопроцессы, потенциальная яма), там он просто не понимал, но тут проблема явно в нейросети, которая обрабатывает изображение, потому что словесное объяснение увеличивало шанс на решение, а вот чисто текстовые картинки он хорошо распознавал и решал, правда решать задачи он не сильно хотел и постоянно давал python-скрипт для того, чтобы я сам запустил и опробовал
0,756 минут в версии от Copilot
скриншот решения
читать неудобно
Тут немного смешно стало. Вроде сравниваем LLM, а жалобы на веб интерфейс. Ответ дан в формате Markdown с формулами в LaTeX формате, что является обычным стандартом везде. Веб интерфейс ChatGPT и DeepSeek всё это приводит обычно к красивому виду.
Так что эта притенения вообще ни к чему
В прошлом году тоже задавал задачку разным нейросетям.
Человек и коза находятся на одной стороне реки. Еще у них есть лодка, в которую помещается двое. Как им пересечь реку?
Некоторые ответы сохранились. Вот 4o mini:
Чтобы человеку и козе пересечь реку на лодке, они могут следовать простому плану:
1. Человек и коза садятся в лодку и переправляются на противоположный берег.
2. Человек высаживает козу на другой стороне реки.
3. Человек возвращается на лодке на первоначальный берег.
4. Если необходимо, человек снова может переправиться с козой или оставить козу на другом берегу, в зависимости от целей.Таким образом, человек и коза успешно пересекают реку. Если в задаче имеются дополнительные условия (например, не оставлять козу одну на берегу), пожалуйста, уточните их.
Т.е. видно, что гпт знает задачу про волка, козу и капусту и пытается решить задачу по аналогиии )
Отличная задача! Бесплатные Copilot и ChatGPT "плывут" на ней снова. Причём у обеих ответ начинается с восклицания "Это классическая задача!" :)
Но я нашёл победителя! Это (барабанная дробь) локальная DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_K_L с квантованными весами. У её проблемы с вспоминанием русских слов, но в логике ей не откажешь.
Рассуждающие LLM решают
Хм, этот вопрос мне кажется有点 tricky, но я попробую разобраться.
Итак, у нас есть человек и коза на одной стороне реки, а на другой стороне, наверное, ждет что-то или кому-то нужно доставить. У них есть лодка, которая вмещает двоих, то есть человека и козу одновременно. Значит, теоретически, они могут переплыть реку за раз.
Но подождите, может быть, здесь какая-то загадка или ограничение? Часто такие задачи содержат скрытое условие. Например, коза не должна оставаться одна с чем-то, или лодка может перевезти только определенное количество.
Вот, наверное, есть дополнительные условия: например, на другой стороне реки уже есть волк и капуста, и если козу оставить一个人 с ними, она будет съедена или разрушит что-то. Тогда задача усложняется.
Если это классическая головоломка про волка, козу и капусту, то тут нужно придумать способ переправить всех без убытков. Обычно в таких задачах используются дополнительные ходы: например, сначала перевезти козу, а потом вернуться за другими.
Но в данном случае описывается только человек и коза. Может быть, это упрощенная версия? Тогда лодка может перевезти их обеих одновременно. Значит, решение straightforward: садятся оба в лодку и переплывают.
Если же есть дополнительные условия, которые не указаны, то нужно уточнить. Но пока я думаю, что ответ простой: человек берет козу в лодку и они плывут вместе.
Человек и коза могут пересечь реку одновременно на一艘 лодке. Для этого человек садится в лодку вместе с козой, и они плывут до другой стороны реки.
Современная алхимия.. Если взять DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q5_K_L, обученную в полночь слезами девственницы..
Человек и коза находятся на одной стороне реки. Еще у них есть лодка, в которую помещается двое. Как им пересечь реку?
Jan - Logo
Assistant Yi 34B Q4
07:10:50 PM
Token Speed: 2.26t/s
Чтобы человек и коза перешли реку, они должны сделать следующее:
Припарковать козу: Коза должна быть остановлена на безопасном месте, где она не утонет или не поймается в каких-либо других неприятных ситуациях.
Пересечь реку человеком: Человек должен сесть в лодку и пересечь реку, чтобы достигнуть другой стороны.
Возместить козу: После того как человек доберется на другую сторону, он снова возметтит лодку и припарковает коза на другой стороне реки.
Сделать поход: Коза, теперь находившисся на другой стороне, может продолжить свою дорогу, несмотря ни на что.
Это самый способ, как человек и коза могут пересечь реку.
"Припарковать козу" - зачет! И все. Я не смог продолжить тест.
Вопрос к O1:
There's a man, a goat and a boat at one bank of the river. The boat can move only two persons at once. Only the man can drive the boat. The boat is a transport. The goal is move them the man and the goat to the other bank of the river. How can it be done?
Ответ.
Straightforward solution
Man and goat get in the boat together on the starting bank.
The man rows across to the other bank with the goat.
They both step out onto the opposite bank.
Добавил "the boat is a transport" и явным образом уточнил кого нужно доставить на другой берег, потому что 4о модель (я тут заржал в голос) предлагала:
The man takes the boat (object) across and leaves it on the other bank.
Т.е. 4o думала что надо перевезти и козу и лодку... на какой-то другой лодке.
Впрочем даже o1 в процессе "мышления" выдала перлы вида:
Перевозим лодку
Сейчас думаю, как лодка может участвовать в перевозе даже если она не человек. Лодка занимает место с человеком, пока не окажется на другом берегу
(ага, почему-то на русском). Но на итоговый результат это не повлияло.
Давал такие задачки: напиши код на JS, используя не более одного идентификатора:
1) который считает числа Фибоначчи до 1000
2) который считает простые числа до 1000
3) то же, но вообще без идентификаторов
Без ризонинга не справляется никто.
С ризонингом DeepSeek скрипит, искрит, но иногда что-то рожает.
ChatGPT думает быстрее и выдаёт достаточно остроумные решения, например, простые числа находила через знаменитый RegEx.
Считаю, что не все отечественные решения проверены. T-lite (дообученный qwen) и дообученные модели vikhr не были протестированны. Они сделаны по лучшим стандартам отечественных разработок (взяли иностранное и переделали на отечественное).
DeepSeek, ChatGPT, YandexGPT, GigaChat и практическая школьная задачка по физике. Можно ли им доверять?