Рак это же не обязательно пробуждение спящих генов. Любая мутация его может запустить, а когда у нас нет мусора и вообще всё супероптимизировано, мутация наверняка что-то важное сломает. А насчёт говнокода, так всё еще более запущено, практически нет генов, делающих что-то одно. Да, никакого принципа единой ответственности. Так что развести по хромосомам не выйдет так просто. Тут всё нафиг переписывать надо.
Удалять в живой клетке, тоже малореально, сработают защиты, как раз те, которые подобавляли. И защиты имеют побочки - ускоренное старение.
И мусор не только в коде, а в клетках. Вот Тору Минамино в 2021-м году выпускал работу, где собирали такой мусор - сенесцентные клетки, "клетки-зомби", которые больше не делятся, но и не умирают, выделяя токсичные вещества вызывающие воспаление и старение тканей. Мыши молодели прям на глазах. )
Что же до кода, так думаю надо стопать эволюцию, вводить нормальные цифровые коды с коррекцией ошибок. Ничего уже не сломается. Можно и мусор оставить, не мешает особо.
Задумка достойна уважения, только не совсем понял, вы сначала разработали устройство, а потом стали оценивать потребность в нём? Это как-то странно. И Be My Eyes вы, надеюсь, изучали до разработки или узнали о нем только после? Там же, насколько я знаю (я зрячий, родственник незрячий), всегда был режим волонтёров и о нем можно и не упоминать, но в результате сотрудничества с OpenAI туда добавили GPT 4. Может быть уже обновили. С приложениями на телефоне, думаю, будет сложно конкурировать, ну, только если они перестанут работать, тогда да, конечно.
Он мыслит только вероятными продолжениями текстов.
Вероятность появления токена при генерации это же совсем не то же самое, что вероятность его появления в исходных текстах, иначе это были бы просто малополезные для генерации N-граммы. Где-то кто-то для упрощения назвал нейросети продвинутой т9 и все повторяют. При обучении из частот извлекается уже семантика, признаки и сохраняется в весах. Вероятность следующего токена при генерации строится на основании семантики и контекста, поэтому генерируются тексты, которых никогда не существовало и это не просто механическая склейка виденных фрагментов. Вероятность генерации токена это то, насколько модель считает данное продолжение подходящим, учитывая, в том числе, и извлеченную из текстов семантику.
Другой момент. Вот кодогенерация сильно улучшилась после появления агентских систем. Похожее встроено уже и в ChatGPT, когда основные факты тут же проверяются поиском, генерируется код для анализа изображений или подсчёта символов. Так что мешает применять те же подходы и в инженерных задачах?
Ну, почему слепо. Напомню, это вы сообщили, что вам нейросети не смогли вообще ничего создать на WebGL. Я показал, что они вполне могут и делают это довольно неплохо, особенно после уточнения что именно требуется. Вместо выводов и перепроверок с конкретикой, вы стали охаивать траву, вполне так себе нормальную, приводя в виде эталона какое-то мыло.
Проверку каких слов, что любое компьютерное изображение состоит из пикселей? Вы сомневаетесь в этом? Ну, и чем это мыло лучше? Ниже я привел доработанную версию, где подобная генерация - одна из многих при подгонке параметров. Добавьте антиалиасинг и размытие, будет такое же мыло. Как же вас от травы колбасит-то ))
Ну, есть уже такое. Блогер дал задачу этому боту купить сервер и развернуть себя там, скопировав все скилы и память. Были какие-то затыки с платежными системами, но потом справился.
Какое там целеполагание у человека? Микрофлора одного вида затеяла в кишечнике войну с микрофлорой другого и у человека вдруг появляется его очень личное целеполагательное решение срочно посетить определенное место. Цель, причем, важная и безотлагательная. Для мозга все эти "цели" - результат множества внешних импульсов и смены внутренних состояний. Ну, можно нейросети подать на вход данные о заряде батареи, будет у нее такое же точно целеполагание - искать розетку. И уже есть такие роботы. Люди слишком часто ставят себя центром вселенной и потом неизбежно обламываются.
Чего это не способны? Я еще какому-то 3-му что ли ChatGPT давал в промпте описание выдуманных математических операций с придуманными названиями и он вполне обучался с ними работать. Просто не рассматривайте одни лишь веса нейросети как носитель интеллекта. Сейчас это и весь контекст чата и сохраненные наработки, используемые и созданные во время сессии скиллы, MCP и прочее.
Давай-те как уточним, правильно ли я понял вашу гипотезу? В предыдущих сообщениях вы выразили сомнение в том, что нейронки в приницпе умеют писать на WebGL и после уточнения указали, что проверяли это на колышущейся траве. Гипотеза хорошо фальсифицируема и генерация кода на WebGL, выводящего что-либо соответствующе запросу, уже опровергает первую часть, а генерация кода, которую эксперт соотнесёт с травой без наводящих вопросов, думаю, вполне удовлетворит "сильную гипотезу". Согласны?
Предоставленный код явно опровергает первую (слабую) часть. Я предложил одному человеку (айтишнику) ответить, что нарисовано, он без подсказок (я убрал grass из заголовков) сказал, что трава. Вы считаете, нужно расширить выборку и большинство скажет, что это что-то другое? Мне кажется, пока эксперимент вполне корректен. Если вы возьмёте срез игр, в том числе массовых, приставочных, прошлых лет, там трава будет представлена намного более примитивно.
Далее почему-то появилась масса возражений - трава неправильная, нереалистичная. Но, напомню, такой цели и не ставилось. Вот генерация по запросу на более реалистичную траву, но, понятно, в сообществе предвзятых людей ни одна реализация не будет признана удовлетворительной. Всегда можно находить изъяны.
Вот да, тоже про него хотел написать. Там крутые видео в том числе и с примерами регенерации.
Чего это? Вообще никаких проблем. И на видео тоже.
Рак это же не обязательно пробуждение спящих генов. Любая мутация его может запустить, а когда у нас нет мусора и вообще всё супероптимизировано, мутация наверняка что-то важное сломает.
А насчёт говнокода, так всё еще более запущено, практически нет генов, делающих что-то одно. Да, никакого принципа единой ответственности. Так что развести по хромосомам не выйдет так просто. Тут всё нафиг переписывать надо.
Удалять в живой клетке, тоже малореально, сработают защиты, как раз те, которые подобавляли. И защиты имеют побочки - ускоренное старение.
И мусор не только в коде, а в клетках. Вот Тору Минамино в 2021-м году выпускал работу, где собирали такой мусор - сенесцентные клетки, "клетки-зомби", которые больше не делятся, но и не умирают, выделяя токсичные вещества вызывающие воспаление и старение тканей. Мыши молодели прям на глазах. )
Что же до кода, так думаю надо стопать эволюцию, вводить нормальные цифровые коды с коррекцией ошибок. Ничего уже не сломается. Можно и мусор оставить, не мешает особо.
Дак не работает ни фига, болеют и мрут индивидуумы.
Вот они год назад делали демку https://www.youtube.com/watch?v=Zq710AKC1gg
https://ru.wikipedia.org/wiki/Инструментальная_сходимость#Максимизатор_скрепок
Задумка достойна уважения, только не совсем понял, вы сначала разработали устройство, а потом стали оценивать потребность в нём? Это как-то странно. И Be My Eyes вы, надеюсь, изучали до разработки или узнали о нем только после? Там же, насколько я знаю (я зрячий, родственник незрячий), всегда был режим волонтёров и о нем можно и не упоминать, но в результате сотрудничества с OpenAI туда добавили GPT 4. Может быть уже обновили. С приложениями на телефоне, думаю, будет сложно конкурировать, ну, только если они перестанут работать, тогда да, конечно.
Главное не просить её делать скрепки.
Вероятность появления токена при генерации это же совсем не то же самое, что вероятность его появления в исходных текстах, иначе это были бы просто малополезные для генерации N-граммы. Где-то кто-то для упрощения назвал нейросети продвинутой т9 и все повторяют. При обучении из частот извлекается уже семантика, признаки и сохраняется в весах. Вероятность следующего токена при генерации строится на основании семантики и контекста, поэтому генерируются тексты, которых никогда не существовало и это не просто механическая склейка виденных фрагментов. Вероятность генерации токена это то, насколько модель считает данное продолжение подходящим, учитывая, в том числе, и извлеченную из текстов семантику.
Другой момент. Вот кодогенерация сильно улучшилась после появления агентских систем. Похожее встроено уже и в ChatGPT, когда основные факты тут же проверяются поиском, генерируется код для анализа изображений или подсчёта символов. Так что мешает применять те же подходы и в инженерных задачах?
Ну, почему слепо. Напомню, это вы сообщили, что вам нейросети не смогли вообще ничего создать на WebGL. Я показал, что они вполне могут и делают это довольно неплохо, особенно после уточнения что именно требуется. Вместо выводов и перепроверок с конкретикой, вы стали охаивать траву, вполне так себе нормальную, приводя в виде эталона какое-то мыло.
За 20 минут получил вполне реалистичную траву. Чем вам нейронки не угодили?
Проверку каких слов, что любое компьютерное изображение состоит из пикселей? Вы сомневаетесь в этом? Ну, и чем это мыло лучше? Ниже я привел доработанную версию, где подобная генерация - одна из многих при подгонке параметров. Добавьте антиалиасинг и размытие, будет такое же мыло. Как же вас от травы колбасит-то ))
Ну, есть уже такое. Блогер дал задачу этому боту купить сервер и развернуть себя там, скопировав все скилы и память. Были какие-то затыки с платежными системами, но потом справился.
Какое там целеполагание у человека? Микрофлора одного вида затеяла в кишечнике войну с микрофлорой другого и у человека вдруг появляется его очень личное целеполагательное решение срочно посетить определенное место. Цель, причем, важная и безотлагательная. Для мозга все эти "цели" - результат множества внешних импульсов и смены внутренних состояний. Ну, можно нейросети подать на вход данные о заряде батареи, будет у нее такое же точно целеполагание - искать розетку. И уже есть такие роботы. Люди слишком часто ставят себя центром вселенной и потом неизбежно обламываются.
Чего это не способны? Я еще какому-то 3-му что ли ChatGPT давал в промпте описание выдуманных математических операций с придуманными названиями и он вполне обучался с ними работать. Просто не рассматривайте одни лишь веса нейросети как носитель интеллекта. Сейчас это и весь контекст чата и сохраненные наработки, используемые и созданные во время сессии скиллы, MCP и прочее.
Это вам живот мешает, наверное )) Мне тоже.
Вот я и сам нашёл изъян - трава слишком ломанная. Исправил еще парой промптов. Всё еще не похожа? Не тот ботанический вид, может?
Давай-те как уточним, правильно ли я понял вашу гипотезу? В предыдущих сообщениях вы выразили сомнение в том, что нейронки в приницпе умеют писать на WebGL и после уточнения указали, что проверяли это на колышущейся траве. Гипотеза хорошо фальсифицируема и генерация кода на WebGL, выводящего что-либо соответствующе запросу, уже опровергает первую часть, а генерация кода, которую эксперт соотнесёт с травой без наводящих вопросов, думаю, вполне удовлетворит "сильную гипотезу". Согласны?
Предоставленный код явно опровергает первую (слабую) часть. Я предложил одному человеку (айтишнику) ответить, что нарисовано, он без подсказок (я убрал grass из заголовков) сказал, что трава. Вы считаете, нужно расширить выборку и большинство скажет, что это что-то другое? Мне кажется, пока эксперимент вполне корректен. Если вы возьмёте срез игр, в том числе массовых, приставочных, прошлых лет, там трава будет представлена намного более примитивно.
Далее почему-то появилась масса возражений - трава неправильная, нереалистичная. Но, напомню, такой цели и не ставилось. Вот генерация по запросу на более реалистичную траву, но, понятно, в сообществе предвзятых людей ни одна реализация не будет признана удовлетворительной. Всегда можно находить изъяны.
Конечно, но в этом промпте не было цели делать реалистичную. А вы траву видели в компьютерных изображениях в играх, например, да в том же Майнкрафте?
Я уже вполне чётко описал причины этого. Вменять это в вину генератору довольно глупо, не находите?