Обновить

БЯМ - это не ИИ. Давайте перестанем обманывать хотя бы самих себя (это не высокомерное высказывание, это попытка обратить внимание). Сегодня БЯМ - это калькулятор, рассчитывающий веса, в зависимости от обучающей выборки и того, как БЯМ обучили.

Калькулятор не может быть ИИ. То, что делается сегодня в развитие БЯМ - попытки имитировать рассуждения, есть просто многократное повторение циклов "Вопрос - контекст - ответ" с использованием ответов предыдущего цикла в качестве вопроса для следующего цикла.

Интеллект обладает одной способностью - самостоятельно оперировать сущностями. Создавать, распознавать, объединять, разделять сущности (объекты).

Мне это представляется созданием для каждого объекта своей БЯМ и общим механизмом операций над сущностями. Создать сущность "Яблоко" в виде БЯМ, включающей всю информацию о яблоках. Да, все другие объекты, упоминаемые в БЯМ "Яблоко", должны быть независимыми объектами в виде отдельных БЯМ.

По-сути, человек, с первых дней, только этим и занимается. Поэтому, это требует столько времени и энергии.

Давайте обсудим, каким образом возможно реализовать такой ИИ. Какой из существующих инструментов операций над БЯМ может служить общим механизмом операций над объектами-БЯМ, может быть, ollama, tensorflow?

Теги:
Всего голосов 6: ↑3 и ↓3+1
Комментарии7

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации