Возможно, я что-то пропустил, но из ваших комментариев не понял, что вы мне предлагали поработать над вашим проектом. У меня сейчас другие проекты. Но я уверен, что Codex и/или Claude Code отлично справятся с вашей задачей.
Конечно, вопросы возникают при реализации. Как определять и хранить смыслы? Например, как определить, что два утверждения имеют один смысл, или, как хранить противоречия, контекст, версии, степень уверенности и тп.
Я столкнулся с теми же проблемами, как решалось - вы уже прочитали. Но, уверен, есть и другие варианты. Проблематика гораздо шире. Уверен, что тема многократно обсуждалась в научном и инженерном сообществе. Ведь есть же семантические сети, графы знаний, есть разные стандарты RDF, SKOS, Topic Maps.
То есть, тема достаточно изученная, выведенная на уровень международных стандартов и широко дискутируемая.
Жаль, конечно, что есть только минусы в статье в виде повторяющихся чисел, а плюсов и полезного для себя вы не нашли. Надеюсь, мой отрицательный для вас опыт пригодится вам при написании ваших статей. Буду ждать, когда напишите. Присылайте ссылки. Спасибо!
На самом деле, мы уже знаем все по каждому видео из 206. Речь идет о том, что "не смотреть все" - не просматривать/не вычитывать и не разбираться подробно.
У нас по каждому видео есть транскрибация (субтитры) и по ним (по каждому) пройден первичный (недорогой) анализ методами машинного обучения. Если в видео есть темы, которые не были разобраны или те же темы, но с большими отличиями, то да, видео отдается уже агенту и он с ним работает глубже, чем ml.
Надо еще учесть, что все идет в конечном итоге от моего вопроса. Например, меня интересует биография автора этих видео (а он в них время от времени о своей жизни говорит). И я смотрю (конечно, агент, а не я в буквальном смысле), остались ли пробелы в ответе на мой вопрос и есть ли шанс, что в непросмотренных видео можно закрыть эти пробелы.
Безусловно, и в плевлах могут остаться зерна. Но, если у нас эти зерна уже отобраны на других этапах, в других видео, то тратить ресурсы на оставшиеся смысла нет.
В данной статье речь идет об анализе видео некоего бизнес-коуча. Часть видео у него имеют сильные пересечения. Из длинных он делает более короткие нарезки.
Сквозь годы прослеживается, как меняется его взгляд, где он противоречит сам себе, а что он повторяет (иногда чуть в другой манере, иногда с немного другими цифрами) и тд. Очень интересно.
Я выбрал у него видео, которые содержали все основы его теории и преподносились как базовые учебники и дополнил самыми популярными его видео. Интересно, что это две непересекающиеся группы. В итоге осталось то, что ничего нового уже не содержит и для моих вопросов не актуально.
Извините. Я зашел по вашей ссылке и увидел в одно окно то, что на скрине. Здесь нет статьи, не объяснен подход. С чем мне соглашаться или нет?
В своей статье я поделился своим практическим опытом, не претендуя на системность в последней инстанции. Будут рад, если мой опыт вам пригодится. Если вы напишите свою статью, с удовольствием ее почитаю, присылайте ссылку.
Знаете, такие комментарии мне оставляют уже несколько лет. Но ИИ меняется, становится лучше буквально месяц за месяцем. Хочется пожелать того же и людям, которые пишут такие комментарии, становитесь лучше.
Код ИИ уже давно пишет лучше человека. А картинки можно перерисовать.
Спасибо за комментарий! Про копирайтинг: если мы пишем для себя, это значения не имеет, мы не распространяем написанную книгу или статью или аудио запись, мы просто в удобной форме представляем и потребляем единолично имеющуюся информацию. Это все равно что делать заметки в тетрадях и их потом читать.
Если мы решили опубликовать то, что написали. Здесь велосипед можно не изобретать, 99% авторов еще до появления ИИ только этим и занимались - компилировали то, что существует, и вставляли где-то ссылки на первоисточники.
Про древо рода. Это направленный граф, частный случай более общей модели знаний.
А ваш? Вы сколько сделали на нем запросов? Сколько кода написали? И в какой области? Я работал и до сих пор работаю с ним ежедневно и в кодинге и в датасайенсе. Но я могу сравнивать, потому что с Codex'ом я работаю не меньше и над теми же задачами.
Здравствуйте! Спасибо за наводку. Но нет не пробовал. Меня устраивает Codex на максимальных настройках. Но вайбкодить лучше в паре разных агентов. И в паре сильных. Claude Code тоже неплох, но при их жадности и отсутствии какой-либо ответственности за результат (даже на репутацию плюют), хочется от них уйти. Предполагаю гугловские сетки были бы отличной заменой. Но доступа нет. Вот дипсик подрос. Стал пробовать.
Конечно, есть распределенные системы, когда более легкие задачи отдаются более простым сеткам. Но по сравнению со стоимостью топовых подписок, этот подход экспериментальный и все равно выходит дороже.
сравнивать модели по корректности json такое себе, загонять неисправные json назад в надежде что она сама исправит, а не накрутит новых слоев заблуждений, как вообще так можно программировать
Спасибо! Вы мне дали идею для следующего поста. В нем будет ответ для вас. Я ссылочку пришлю.
Или если так любите ИИ, настроить его как скептика, который ничего не принимает на веру и всё проверяет, и проанализировать проект, скажем, на соответствие SOLID, DRY, YAGNI?
Конечно, так можно. Но, если мы не верим ИИ в принципе, то почему мы должны поверить его проверке кода? Как-то странно получается.
Предлагайте независимый инструмент. Вы как проверяете на соответствие SOLID, DRY, YAGNI свои проекты или проекты на работе? Порекомендуйте из своего опыта. Бэкенд написан на Python.
В статье я сделал картинку с архитектурой. Можете прямо по ней вопросы позадавать. А так, я не видел, чтобы ИИ делал плохую неподдерживаемую архитектуру, если только человек не вмешивался ))
Очень сложно соревноваться с лаконичностью AimChess. Мне кажется, что они слишком все упростили. Это обычный подход "одной кнопки", рассчитанный на самую массовую аудиторию. В этом с ними соревноваться не хочется ))
Хочется выиграть соревнования с ними за интеллект.
Спасибо, конечно, на добром слове )) С AimChess мы никогда не будем конкурентами. Его финансирует chess.com, лицо эймчеса Магнус Карлсен. Куда нам скромным до них?! И они тама, а мы тута. Но, в целом верно подметили, ничто не ново под Луной. И идеям всем этим уже много, много лет. И реализованы они не только AimChess'ом.
Здравствуйте! Вы правы. У меня к вам три предложения.
1. Эта тема точно заслуживает отдельной статьи, потому что очень обширная и в двух словах не рассказать. Наверное, надо ее сделать следующей в серии. 2. Два года назад я писал статью https://habr.com/ru/companies/ods/articles/813315/ И хотя она еще более техническая, чем текущая, в ней есть про промтинг и общение с чатджпт. В частности, есть такой раздел: Учимся готовить с ChatGPT (наш cookbook). За 2 года много чего изменилось. Но общие принципы остались. 3. Напишите мне в телеграме, я постараюсь помочь вам советом, дам рекомендации.
Возможно, я что-то пропустил, но из ваших комментариев не понял, что вы мне предлагали поработать над вашим проектом. У меня сейчас другие проекты. Но я уверен, что Codex и/или Claude Code отлично справятся с вашей задачей.
Спасибо! Идея стала понятнее. Согласен. Для дальнейшего обсуждения нужен прототип. Как появится, с удовольствием посмотрю.
Прочитал. Спасибо!
Идея понята.
Конечно, вопросы возникают при реализации.
Как определять и хранить смыслы?
Например, как определить, что два утверждения имеют один смысл, или, как хранить противоречия, контекст, версии, степень уверенности и тп.
Я столкнулся с теми же проблемами, как решалось - вы уже прочитали. Но, уверен, есть и другие варианты. Проблематика гораздо шире. Уверен, что тема многократно обсуждалась в научном и инженерном сообществе. Ведь есть же семантические сети, графы знаний, есть разные стандарты RDF, SKOS, Topic Maps.
То есть, тема достаточно изученная, выведенная на уровень международных стандартов и широко дискутируемая.
Жаль, конечно, что есть только минусы в статье в виде повторяющихся чисел, а плюсов и полезного для себя вы не нашли. Надеюсь, мой отрицательный для вас опыт пригодится вам при написании ваших статей. Буду ждать, когда напишите. Присылайте ссылки. Спасибо!
Спасибо за комментарий.
На самом деле, мы уже знаем все по каждому видео из 206. Речь идет о том, что "не смотреть все" - не просматривать/не вычитывать и не разбираться подробно.
У нас по каждому видео есть транскрибация (субтитры) и по ним (по каждому) пройден первичный (недорогой) анализ методами машинного обучения. Если в видео есть темы, которые не были разобраны или те же темы, но с большими отличиями, то да, видео отдается уже агенту и он с ним работает глубже, чем ml.
Надо еще учесть, что все идет в конечном итоге от моего вопроса. Например, меня интересует биография автора этих видео (а он в них время от времени о своей жизни говорит). И я смотрю (конечно, агент, а не я в буквальном смысле), остались ли пробелы в ответе на мой вопрос и есть ли шанс, что в непросмотренных видео можно закрыть эти пробелы.
Безусловно, и в плевлах могут остаться зерна. Но, если у нас эти зерна уже отобраны на других этапах, в других видео, то тратить ресурсы на оставшиеся смысла нет.
В данной статье речь идет об анализе видео некоего бизнес-коуча. Часть видео у него имеют сильные пересечения. Из длинных он делает более короткие нарезки.
Сквозь годы прослеживается, как меняется его взгляд, где он противоречит сам себе, а что он повторяет (иногда чуть в другой манере, иногда с немного другими цифрами) и тд. Очень интересно.
Я выбрал у него видео, которые содержали все основы его теории и преподносились как базовые учебники и дополнил самыми популярными его видео. Интересно, что это две непересекающиеся группы. В итоге осталось то, что ничего нового уже не содержит и для моих вопросов не актуально.
Надеюсь, я смог ответить на ваш вопрос.
Извините. Я зашел по вашей ссылке и увидел в одно окно то, что на скрине. Здесь нет статьи, не объяснен подход. С чем мне соглашаться или нет?
В своей статье я поделился своим практическим опытом, не претендуя на системность в последней инстанции. Будут рад, если мой опыт вам пригодится. Если вы напишите свою статью, с удовольствием ее почитаю, присылайте ссылку.
Извините, не понял, почему неинтересен? Любая база знаний это графовая структура. Реализации зависят от задач.
Знаете, такие комментарии мне оставляют уже несколько лет. Но ИИ меняется, становится лучше буквально месяц за месяцем. Хочется пожелать того же и людям, которые пишут такие комментарии, становитесь лучше.
Код ИИ уже давно пишет лучше человека. А картинки можно перерисовать.
Спасибо за комментарий!
Про копирайтинг: если мы пишем для себя, это значения не имеет, мы не распространяем написанную книгу или статью или аудио запись, мы просто в удобной форме представляем и потребляем единолично имеющуюся информацию. Это все равно что делать заметки в тетрадях и их потом читать.
Если мы решили опубликовать то, что написали. Здесь велосипед можно не изобретать, 99% авторов еще до появления ИИ только этим и занимались - компилировали то, что существует, и вставляли где-то ссылки на первоисточники.
Про древо рода. Это направленный граф, частный случай более общей модели знаний.
)))) Спасибо!
Мой опыт работы в опусом вот такой: https://habr.com/ru/companies/ods/articles/1019454/
А ваш? Вы сколько сделали на нем запросов? Сколько кода написали? И в какой области? Я работал и до сих пор работаю с ним ежедневно и в кодинге и в датасайенсе. Но я могу сравнивать, потому что с Codex'ом я работаю не меньше и над теми же задачами.
Здравствуйте!
Спасибо за наводку. Но нет не пробовал.
Меня устраивает Codex на максимальных настройках. Но вайбкодить лучше в паре разных агентов. И в паре сильных. Claude Code тоже неплох, но при их жадности и отсутствии какой-либо ответственности за результат (даже на репутацию плюют), хочется от них уйти. Предполагаю гугловские сетки были бы отличной заменой. Но доступа нет. Вот дипсик подрос. Стал пробовать.
Конечно, есть распределенные системы, когда более легкие задачи отдаются более простым сеткам. Но по сравнению со стоимостью топовых подписок, этот подход экспериментальный и все равно выходит дороже.
Спасибо! Вы мне дали идею для следующего поста. В нем будет ответ для вас. Я ссылочку пришлю.
Зачем писать такие комменты?
Можно утонить, вы к нам залетели из какого века?
Конечно, так можно. Но, если мы не верим ИИ в принципе, то почему мы должны поверить его проверке кода? Как-то странно получается.
Предлагайте независимый инструмент. Вы как проверяете на соответствие SOLID, DRY, YAGNI свои проекты или проекты на работе? Порекомендуйте из своего опыта. Бэкенд написан на Python.
Я запущу и независимые циферки пришлю сюда.
..
В статье я сделал картинку с архитектурой. Можете прямо по ней вопросы позадавать. А так, я не видел, чтобы ИИ делал плохую неподдерживаемую архитектуру, если только человек не вмешивался ))
Очень сложно соревноваться с лаконичностью AimChess. Мне кажется, что они слишком все упростили. Это обычный подход "одной кнопки", рассчитанный на самую массовую аудиторию. В этом с ними соревноваться не хочется ))
Хочется выиграть соревнования с ними за интеллект.
Спасибо, конечно, на добром слове ))
С AimChess мы никогда не будем конкурентами. Его финансирует chess.com, лицо эймчеса Магнус Карлсен. Куда нам скромным до них?! И они тама, а мы тута.
Но, в целом верно подметили, ничто не ново под Луной. И идеям всем этим уже много, много лет. И реализованы они не только AimChess'ом.
Здравствуйте!
Вы правы. У меня к вам три предложения.
1. Эта тема точно заслуживает отдельной статьи, потому что очень обширная и в двух словах не рассказать. Наверное, надо ее сделать следующей в серии.
2. Два года назад я писал статью https://habr.com/ru/companies/ods/articles/813315/ И хотя она еще более техническая, чем текущая, в ней есть про промтинг и общение с чатджпт. В частности, есть такой раздел: Учимся готовить с ChatGPT (наш cookbook). За 2 года много чего изменилось. Но общие принципы остались.
3. Напишите мне в телеграме, я постараюсь помочь вам советом, дам рекомендации.