Решил проверить Crtl+Shift -- у меня оное вообще не работает) Впрочем, я переключаю язык через win+space -- когда-то эта комбинация очень понравилась на убунте, с тех пор использую только её. Однако при переключении почти всегда появляется окно со списком языков -- и весь процесс порой тормозит. Тоже на всех виндах.
Кто-то сталкивался с тем, что переключение раскладки на винде временами начинает тормозить (на секунду-две)? При быстрой печати особенно заметно, потому что новое слово печатается с первым символом в предыдущей раскладке. Ужасно бесячая хрень на винде (в числе множества прочих)
Конкретно Ваш заголовок можно отнести к категориям "хайп" и "вводит в заблуждение"
В заголовке имеется в виду, что поднялась точность не модели GPT-5.4 Pro или линейки GPT Pro, а вообще точность ИИ-моделей в физике
Ну так и в чем проблема конкретно это и указать? Зачем тогда вообще указывать gpt5.4, если "точность не модели GPT-5.4 Pro или линейки GPT Pro"? Это и есть введение в заблуждение. А "GPT-5.4 Pro" конкретно для хайпа.
Почему не сформулировать так:
Прорыв ИИ в науке за 4 месяца: точность решений по физике выросла на 233%
Прорыв ИИ в науке: точность решений по физике выросла на 233% за 4 месяца
Если уж прям невмоготу впихнуть GPT-5.4 Pro:
Прорыв ИИ в науке за 4 месяца: GPT-5.4 Pro показал на 233% лучший результат, чем Gemini 3 Pro Preview на бенчмарке по физике (куда более точно)
Прорыв ИИ в науке: GPT-5.4 Pro показал на 233% лучший результат на бенчмарке по физике, чем Gemini 3 Pro Preview четырехмесячной давности\4 месяца назад
Это те варианты, которые пришли сходу. Если покумекать чуть подольше, мб и еще что придумается.
Кто-нибудь в курсе, возможно ли отключить синхронизацию фоток с определенного смартфона напрямую в гугл акке, а не на самом смартфоне? Давал когда-то акк родственникам при каждой покупке смартфона -- теперь их фотки синхронизируются почти беспрерывно, отключить не могут/не умеют
Прорыв ИИ в науке: GPT-5.4 Pro (xhigh) поднял точность решений по физике на 233% за 4 месяца
Какая нейросетка вам заголовки сочиняет? По смыслу данного заголовка, gpt-5.4-pro-xhigh 4 месяца усердно трудился, чтобы поднять точность решений по физике на 233%. Что невозможно, так как модели отроду неделя.
Кроме того, почему выкинули gemini-3.1, которая более новая? Почему сравнивать с 3.0 4хмесячной давности? Чтобы циферки получше казались?
А также, в бенчмарке не видно gpt-5.2-pro, gpt-5-pro. С учётом цены Pro было бы логично привести предыдущие флагманы. Типа, логично, что Pro версия будет лучше обычной. А не для Pro прирост будет скромнее -- всего ~120% относительно модели 4хмесячной давности, и скромные 3% относительно gemini-3.1.
А вот это очень сомнительно. Весь инет -- это да, но весь инет суть набор данных с примесью мусора. Как именно происходит предобработка этого набора данных (отбор именно хороших данных, а не мусора) для каждой модели -- вопрос открытый. Каждый создатель llm делает это по-своему, с нужными акцентами. Так что нельзя говорить, что обучающая выборка у всех одинакова.
Нейронка не может знать, сколько человек ее используют) Тут скорее когда модель публикуют, она недотьюнена. И в первое время после выкатки разрабы докручивают характеристики (системный промпт, температуру и тп)
типа сравнения двух таблиц с выводом номеров строк при обнаружении совпадений (по факту немного усложненное ВПР), ни одна не справилась нормально
использование LLM в данной задаче, в принципе, аналогично использованию их в качестве калькулятора -- то же самое забивание гвоздей микроскопом. Они под это в принципе не заточены. Если нужен какой-то детерминированный ответ/ответ на основе четкого алгоритма, то LLM не шибко подходят.
Пробовал консультироваться по импортной документации - пишут ерунду сразу, не понимают контекста сколько бы я не улучшал промт.
Тут довольно тонкая грань: если документация большая, она банально может не влезть в контекст LLM. А если влезет -- хорошо известна проблема падения понимания LLM с увеличением контекста.
Не показательно, только если не отключить у модели ризонинг. Иначе она может наризонить/нагаллюционировать на сотни-тысячи токенов. Кроме того, у разных моделей разные токенизаторы, и один и тот же текст может занимать разное количество токенов. Например, у клода токены мельче, чем у дипсика.
А можно примеры таких агрегаторов? Сам пользуюсь ботхабом около года по апи -- на момент выбора их условия были самыми выгодными. Доп рубль через апи не снимается (через апи чисто доступ к моделям, а в веб версии еще куча прибамбасов).
Похоже, эта надпись появилась недавно, потому что на старте и несколько дней потом этого не было
И судя по всему, только сегодня, как на OR добавили новые mimo модели
Интересно, какую роль Вы задали нейросетке, чтобы она так отвечала))
Решил проверить Crtl+Shift -- у меня оное вообще не работает) Впрочем, я переключаю язык через win+space -- когда-то эта комбинация очень понравилась на убунте, с тех пор использую только её. Однако при переключении почти всегда появляется окно со списком языков -- и весь процесс порой тормозит. Тоже на всех виндах.
Кто-то сталкивался с тем, что переключение раскладки на винде временами начинает тормозить (на секунду-две)? При быстрой печати особенно заметно, потому что новое слово печатается с первым символом в предыдущей раскладке. Ужасно бесячая хрень на винде (в числе множества прочих)
Круто, нейросетки советуют то же семое, но такой опции просто нет. И никакх похожих.
Оно и видно, большинство заголовков:
вводят в заблуждение, или
хайп, или
кликбейт, или
вообще не связаны с темой статьи.
Конкретно Ваш заголовок можно отнести к категориям "хайп" и "вводит в заблуждение"
Ну так и в чем проблема конкретно это и указать? Зачем тогда вообще указывать gpt5.4, если "точность не модели GPT-5.4 Pro или линейки GPT Pro"? Это и есть введение в заблуждение. А "GPT-5.4 Pro" конкретно для хайпа.
Почему не сформулировать так:
Прорыв ИИ в науке за 4 месяца: точность решений по физике выросла на 233%
Прорыв ИИ в науке: точность решений по физике выросла на 233% за 4 месяца
Если уж прям невмоготу впихнуть GPT-5.4 Pro:
Прорыв ИИ в науке за 4 месяца: GPT-5.4 Pro показал на 233% лучший результат, чем Gemini 3 Pro Preview на бенчмарке по физике (куда более точно)
Прорыв ИИ в науке: GPT-5.4 Pro показал на 233% лучший результат на бенчмарке по физике, чем Gemini 3 Pro Preview четырехмесячной давности\4 месяца назад
Это те варианты, которые пришли сходу. Если покумекать чуть подольше, мб и еще что придумается.
Кто-нибудь в курсе, возможно ли отключить синхронизацию фоток с определенного смартфона напрямую в гугл акке, а не на самом смартфоне? Давал когда-то акк родственникам при каждой покупке смартфона -- теперь их фотки синхронизируются почти беспрерывно, отключить не могут/не умеют
Какая нейросетка вам заголовки сочиняет? По смыслу данного заголовка, gpt-5.4-pro-xhigh 4 месяца усердно трудился, чтобы поднять точность решений по физике на 233%. Что невозможно, так как модели отроду неделя.
Кроме того, почему выкинули gemini-3.1, которая более новая? Почему сравнивать с 3.0 4хмесячной давности? Чтобы циферки получше казались?
А также, в бенчмарке не видно gpt-5.2-pro, gpt-5-pro. С учётом цены Pro было бы логично привести предыдущие флагманы. Типа, логично, что Pro версия будет лучше обычной. А не для Pro прирост будет скромнее -- всего ~120% относительно модели 4хмесячной давности, и скромные 3% относительно gemini-3.1.
А вот это очень сомнительно. Весь инет -- это да, но весь инет суть набор данных с примесью мусора. Как именно происходит предобработка этого набора данных (отбор именно хороших данных, а не мусора) для каждой модели -- вопрос открытый. Каждый создатель llm делает это по-своему, с нужными акцентами. Так что нельзя говорить, что обучающая выборка у всех одинакова.
И таки это поведение заложено создателями модели (claude adaptive thinking) -- модель сама решает, нужно ли ей "думать" и сколько.
а представьте, какой будет список, когда выпустят deepseek v4 (или какой там следующий) ))
а представьте, какой будет список, когда выпустят deepseek v4 (или какой там следующий) ))
Нейронка не может знать, сколько человек ее используют) Тут скорее когда модель публикуют, она недотьюнена. И в первое время после выкатки разрабы докручивают характеристики (системный промпт, температуру и тп)
использование LLM в данной задаче, в принципе, аналогично использованию их в качестве калькулятора -- то же самое забивание гвоздей микроскопом. Они под это в принципе не заточены. Если нужен какой-то детерминированный ответ/ответ на основе четкого алгоритма, то LLM не шибко подходят.
Тут довольно тонкая грань: если документация большая, она банально может не влезть в контекст LLM. А если влезет -- хорошо известна проблема падения понимания LLM с увеличением контекста.
gpt 5.2 уровни ризонинга:
Low
Medium
High
Extra high
++ Extreme high))
И в чем, интересно, разница между high/extra high/extreme high?)) И что потом? Ulta high? Extreme ultra high? Impossible high?
Для такого короткого текста нужна llm'ка?
В последнее время триггерит с этих "why it works", когда вообще не "works"
Тоже Германия, не работает. Как я понимаю, гугл может опираться на то, где и когда был зарегистрирован акк. В том числе учитывает номер телефона.
Не показательно, только если не отключить у модели ризонинг. Иначе она может наризонить/нагаллюционировать на сотни-тысячи токенов. Кроме того, у разных моделей разные токенизаторы, и один и тот же текст может занимать разное количество токенов. Например, у клода токены мельче, чем у дипсика.
А можно примеры таких агрегаторов? Сам пользуюсь ботхабом около года по апи -- на момент выбора их условия были самыми выгодными. Доп рубль через апи не снимается (через апи чисто доступ к моделям, а в веб версии еще куча прибамбасов).
А по какому курсу конвертировали цену опенроутера в рубли?) Там, насколько я помню, все в долларах