Да, я как-то само собой ожидал увидеть "человеческое" решение во второй половине статьи. Тогда получается в статье нет ни решения, ни даже правильного ответа(ну или я слишком уж по диагонали смотрел) то тогда выходит, что порядка 80-90% объёма статьи состоит из бреда нейросетей и качественно по сути мало отличается от "всеми любимого" нейрослопа. Задачка-то не то чтобы простая, вот уж не знаю много ли найдется инженеров которые закончили вуз сколько-то лет назад, которые смогут её решить. Её решит разве что студент-отличник, которому вот прям сегодня сдавать термех. Интересно, будь там просто конус вместо пресловутого гвоздя, вдруг нейронки может быть даже и смогли бы решить правильно, но у меня точно нет таких навыков чтобы это проверить. Сейчас пока чтобы сломать нейронку достаточно задать ей какой-нибудь заковыристый вопрос из кокретно своей специализированной темы, в которой ты хорошо разбираешься. Если же нейронка хорошо и безошибочно справляется прям со всеми с вопросами из вашей темы, то у меня для вас плохие новости :)
И что я должен тут увидеть? Там нет абсолютно ничего связанного с процессом обучения модели. Нет описания архитектуры на человеческом языке. Нет никакого описания метода. Попросить ChatGPT или любой модный вайбкодерский инструмент написать классификатор под известный датасет может сейчас кто угодно, кто знает эти названия.
У вас бинарные веса какой-то модели в репозитории. Ни слова ни об архитектуре, ни о том как тренировали её, ни в чём чем заключается новшество подхода. Невозможно повторить, потому что нигде нет ни кода ни методики тренировки модели. Распечатанный инференс на три(карл!) строчки.
Касательно статьи про онко модель. Если вы придумали новую сложную методолгию что даже пришлось вводить свои термины, а ваша статья состоит из нескольких абзацев, которые не объясняют можно сказать ничего это очень странно и подозрительно. Методология такого уровня написанная по всем правилам раздула бы статью настолько что её даже пришлось бы дробить на несколько. У вас нет никакой информации как тренировалась модель, что за коэффициенты, откуда они вообще берутся, как другой человек мог бы повторить их расчет и получилось ли бы у него такими же. Я могу взять модель достаточного размера, натренировать её на датасете, получить точность 99% (на том же датасете), потом взять выходы нейронов предпоследнего слоя и назвать их красивыми метафизическими именами: "Мудрость", "Воплощенность", "Статичность", "Восхождение", "Одухотворенность", и хопа я автор новой научной методологии куда подставлять мешок с деньгами.
То, что не является ни готовым инструментом, ни его компонентом, ни теорией обобщающей инструменты позволяющей создать новый, ни моделью с предсказательной ценностью, позволяющей лучше понять устройство мира, а теорией состоящей из плохо связанных абстракций и шансом породить новую научную методологию примерно таким же, как встретить на улице настоящего живого тиранозавра действительно отсекается пресловутым фильтром инженерного мышления. Можете считать это снобизмом, дело ваше.
Есть такая штука "инженерное мышление". Инженеры любят прикладные науки, абстрактные мы терпим, пока те помогают развивать прикладные. Есть в науке, в частности, в математике и очень абстрактные вещи, но пока компьютеры оперируют числами, среднему инженеру будет казаться полезнее информация про численные методы, чем, например, про топологию(как минимум до тех пор, пока не появится задача, где знание топологии будет полезно хоть краешком). Хорошая информация с точки зрения инженера это то, что помогает как-то очень определенным образом воздействовать на мир для получения каких-то определенных результатов, либо объясняющая устройство мира таким образом, что оно имеет (хотя бы очень потенциальную) предсказательную ценность. Вы можете у себя в голове строить замки любой структуры и сложности, использовать какой угодно собственный понятийный аппарат, но пока это не позволяет решать какие-то конкретные задачи или хотя бы что-то предсказывать лучше и проще чем уже существующие методы с уже существующим и понятным большинству тех, кто в теме понятийным аппаратом, то среди инженеров понимания вы не найдете. И хабр судя по всему всё ещё инженерный ресурс, судя по распределению голосов. Вы можете сказать мы скучные, мы снобы, мы зануды в штыки принимающие всё новое, но мы просто не хотим забивать свой ментальный ресурс тем, что не работает, а следовательно не очень интересно и не нужно. Вы можете храбро грести против мнения большинства, отплевываясь от минусов, рассчитывая на то, что хотя бы человек один из тысячи что-то для себя найдет, или поискать более подходящую аудиторию на других ресурсах.
Хорошо написанные концептуальные статьи сообщество одобряет. См "пружинный предел". В статье должна быть ценность либо практическая, либо хотя бы "любопыственно-развлекательная". Абстрактных потоков мыслей у каждого хватает своих.
Дурацкий аспартам уже давно научился различать по его послевкусию, его пихают куда ни попадя, даже в не самые дешевые напитки. Но когда мне попался напиток с сукралозой и он был для меня практически не отличим от сахара, я даже несколько раз удивленно перечитывал состав. Есть же выходит более-менее адекватные по вкусу заменители, но в 95% пихают дешевый аспартам, по принципу люди всё равно не заметят разницы, так что ли.
Наверное каждый должен написать свой менеджер паролей :) Потому что доверять продукту какой-то компании в этом деле не хочется. Есть конечно опенсорс решения но судя по отзывам в комментариях они имеют свои недостатки. Может дойдут руки сварганить что-нибудь на black pill и ble модуле. Раньше останавливала необходимость писать под андроид но с теперешними нейронками действительно минимальное приложение сварганить должно быть проще
Его всё равно нужно где-то хранить, значит вбивать например с экрана телефона, потому что если он нужен раз в год он просто вылетит из головы, проходили уже. Да и как правило заранее не знаешь где и когда может понадобиться тот или иной пароль, не хочется специально делить пароли на простые и безопасные, плюс на сайтах обычно есть свои требования к паролям, минимальная длина символы итд
Ну например чтобы на неподконтрольной системе залогиниться на какой-нибудь специфический сайт скачать специфический файл. Если этот конкретный пароль утечет ничего страшного не произойдет, но на ней очень не хочется открывать свой менеджер паролей и вводить мастер пароль
На ютубе есть видео на популярном математическом канале. Фишка в том, что в многомерном пространстве колчество примерно перпендикулярных векторов скейлится экспонециально от количества размерностей и в теории каждый такой вектор может кодировать какое-то уникальное отношение
Тем не менее, иногда даже базы может хватить для решения какой-то не слишком сложной задачи. Ну и время от времени ллм позволяет прыгнуть примерно на голову выше, при условии конечно что ты не развивался много лет в этой конкретной области и уже не находишься "в облаках". Например, касательно ТАУ, он может написать синтез LQR, а для того чтобы понять необходимую математику вообще что это такое я прослушал не меньше шести часов лекций. Понятно, что это относительно "типовая" задача, при этом он использует готовый солвер CARE, который корректно с нуля вряд ли напишет, но всё равно это задача, требующая определенного уровня знаний и реализовать даже в том же виде может быть сложно не споткнувшись десяток раз по пути.
Полностью согласен, несколько лет назад когда изучал ТАУ и ЦОС очень не хватало грамотного человека которому можно позадавать тупые вопросы. Появление LLM хорошо помогло в этом, сейчас новые области изучать гораздо проще, понятно, что он ошибается временами додумывает и всё такое, но именно что базу знает достаточно твердо
В некоторые игры наоборот не хочется играть, именно потому что они слишком уж "как в реальности" несмотря на фантастический сеттинг. Например в еve online. Чтобы купить кораблик получше занимаешься какой-нибудь рутиной 90% времени. Работаешь на себя либо на дядю (корпу). Все более прибыльные виды деятельности всегда связаны с риском потерять нажитое непосильным трудом
А какое отношение имеет FreeBSD к bare-metal системам? Тем более там где надо выжимать каждый такт, и уж точно не до прослоек в виде OC (причём даже не RTOS)
сейчас пролифик тупо не работает, прямо в имени устройства пишет мол у вас чип древний идите вы отсюдова. Причём, я так понимаю они уже даже не пытаются различать оригиналы и не оригиналы. Довольно скотское поведение конечно. Только силабсы вроде бы адекватные остались
Классическая Ардуино не сильно-то ушла от самой nes по производительности. Особенно с учетом того, что надо эмулировать ещё PPU. Даже если допустить, что это теоретически возможно, то там будет даже уже не эмуляция а исполнение прекомпилированного кода, который надо ещё успевать откуда-то читать и класть в кеш. На стмке о 168 МГц это выглядит уже чуть более реалистично, но там нужно будет очень хорошо погрузиться в пучину низкоуровневых оптимизаций и активного использования DMA. Если код тормозит даже на ноуте, то дорога обещает быть долгой.
Да, я как-то само собой ожидал увидеть "человеческое" решение во второй половине статьи. Тогда получается в статье нет ни решения, ни даже правильного ответа(ну или я слишком уж по диагонали смотрел) то тогда выходит, что порядка 80-90% объёма статьи состоит из бреда нейросетей и качественно по сути мало отличается от "всеми любимого" нейрослопа.
Задачка-то не то чтобы простая, вот уж не знаю много ли найдется инженеров которые закончили вуз сколько-то лет назад, которые смогут её решить. Её решит разве что студент-отличник, которому вот прям сегодня сдавать термех. Интересно, будь там просто конус вместо пресловутого гвоздя, вдруг нейронки может быть даже и смогли бы решить правильно, но у меня точно нет таких навыков чтобы это проверить.
Сейчас пока чтобы сломать нейронку достаточно задать ей какой-нибудь заковыристый вопрос из кокретно своей специализированной темы, в которой ты хорошо разбираешься. Если же нейронка хорошо и безошибочно справляется прям со всеми с вопросами из вашей темы, то у меня для вас плохие новости :)
Ошибочные все и тут же самый первый тот ответ что получился в конце статьи
И что я должен тут увидеть? Там нет абсолютно ничего связанного с процессом обучения модели. Нет описания архитектуры на человеческом языке. Нет никакого описания метода. Попросить ChatGPT или любой модный вайбкодерский инструмент написать классификатор под известный датасет может сейчас кто угодно, кто знает эти названия.
У вас бинарные веса какой-то модели в репозитории. Ни слова ни об архитектуре, ни о том как тренировали её, ни в чём чем заключается новшество подхода. Невозможно повторить, потому что нигде нет ни кода ни методики тренировки модели. Распечатанный инференс на три(карл!) строчки.
Касательно статьи про онко модель. Если вы придумали новую сложную методолгию что даже пришлось вводить свои термины, а ваша статья состоит из нескольких абзацев, которые не объясняют можно сказать ничего это очень странно и подозрительно. Методология такого уровня написанная по всем правилам раздула бы статью настолько что её даже пришлось бы дробить на несколько. У вас нет никакой информации как тренировалась модель, что за коэффициенты, откуда они вообще берутся, как другой человек мог бы повторить их расчет и получилось ли бы у него такими же. Я могу взять модель достаточного размера, натренировать её на датасете, получить точность 99% (на том же датасете), потом взять выходы нейронов предпоследнего слоя и назвать их красивыми метафизическими именами: "Мудрость", "Воплощенность", "Статичность", "Восхождение", "Одухотворенность", и хопа я автор новой научной методологии куда подставлять мешок с деньгами.
То, что не является ни готовым инструментом, ни его компонентом, ни теорией обобщающей инструменты позволяющей создать новый, ни моделью с предсказательной ценностью, позволяющей лучше понять устройство мира, а теорией состоящей из плохо связанных абстракций и шансом породить новую научную методологию примерно таким же, как встретить на улице настоящего живого тиранозавра действительно отсекается пресловутым фильтром инженерного мышления. Можете считать это снобизмом, дело ваше.
Есть такая штука "инженерное мышление". Инженеры любят прикладные науки, абстрактные мы терпим, пока те помогают развивать прикладные. Есть в науке, в частности, в математике и очень абстрактные вещи, но пока компьютеры оперируют числами, среднему инженеру будет казаться полезнее информация про численные методы, чем, например, про топологию(как минимум до тех пор, пока не появится задача, где знание топологии будет полезно хоть краешком). Хорошая информация с точки зрения инженера это то, что помогает как-то очень определенным образом воздействовать на мир для получения каких-то определенных результатов, либо объясняющая устройство мира таким образом, что оно имеет (хотя бы очень потенциальную) предсказательную ценность. Вы можете у себя в голове строить замки любой структуры и сложности, использовать какой угодно собственный понятийный аппарат, но пока это не позволяет решать какие-то конкретные задачи или хотя бы что-то предсказывать лучше и проще чем уже существующие методы с уже существующим и понятным большинству тех, кто в теме понятийным аппаратом, то среди инженеров понимания вы не найдете. И хабр судя по всему всё ещё инженерный ресурс, судя по распределению голосов. Вы можете сказать мы скучные, мы снобы, мы зануды в штыки принимающие всё новое, но мы просто не хотим забивать свой ментальный ресурс тем, что не работает, а следовательно не очень интересно и не нужно. Вы можете храбро грести против мнения большинства, отплевываясь от минусов, рассчитывая на то, что хотя бы человек один из тысячи что-то для себя найдет, или поискать более подходящую аудиторию на других ресурсах.
Хорошо написанные концептуальные статьи сообщество одобряет. См "пружинный предел". В статье должна быть ценность либо практическая, либо хотя бы "любопыственно-развлекательная". Абстрактных потоков мыслей у каждого хватает своих.
Дурацкий аспартам уже давно научился различать по его послевкусию, его пихают куда ни попадя, даже в не самые дешевые напитки. Но когда мне попался напиток с сукралозой и он был для меня практически не отличим от сахара, я даже несколько раз удивленно перечитывал состав. Есть же выходит более-менее адекватные по вкусу заменители, но в 95% пихают дешевый аспартам, по принципу люди всё равно не заметят разницы, так что ли.
Наверное каждый должен написать свой менеджер паролей :) Потому что доверять продукту какой-то компании в этом деле не хочется. Есть конечно опенсорс решения но судя по отзывам в комментариях они имеют свои недостатки. Может дойдут руки сварганить что-нибудь на black pill и ble модуле. Раньше останавливала необходимость писать под андроид но с теперешними нейронками действительно минимальное приложение сварганить должно быть проще
Его всё равно нужно где-то хранить, значит вбивать например с экрана телефона, потому что если он нужен раз в год он просто вылетит из головы, проходили уже. Да и как правило заранее не знаешь где и когда может понадобиться тот или иной пароль, не хочется специально делить пароли на простые и безопасные, плюс на сайтах обычно есть свои требования к паролям, минимальная длина символы итд
Ну например чтобы на неподконтрольной системе залогиниться на какой-нибудь специфический сайт скачать специфический файл. Если этот конкретный пароль утечет ничего страшного не произойдет, но на ней очень не хочется открывать свой менеджер паролей и вводить мастер пароль
На ютубе есть видео на популярном математическом канале. Фишка в том, что в многомерном пространстве колчество примерно перпендикулярных векторов скейлится экспонециально от количества размерностей и в теории каждый такой вектор может кодировать какое-то уникальное отношение
Тем не менее, иногда даже базы может хватить для решения какой-то не слишком сложной задачи. Ну и время от времени ллм позволяет прыгнуть примерно на голову выше, при условии конечно что ты не развивался много лет в этой конкретной области и уже не находишься "в облаках". Например, касательно ТАУ, он может написать синтез LQR, а для того чтобы понять необходимую математику вообще что это такое я прослушал не меньше шести часов лекций. Понятно, что это относительно "типовая" задача, при этом он использует готовый солвер CARE, который корректно с нуля вряд ли напишет, но всё равно это задача, требующая определенного уровня знаний и реализовать даже в том же виде может быть сложно не споткнувшись десяток раз по пути.
Полностью согласен, несколько лет назад когда изучал ТАУ и ЦОС очень не хватало грамотного человека которому можно позадавать тупые вопросы. Появление LLM хорошо помогло в этом, сейчас новые области изучать гораздо проще, понятно, что он ошибается временами додумывает и всё такое, но именно что базу знает достаточно твердо
В некоторые игры наоборот не хочется играть, именно потому что они слишком уж "как в реальности" несмотря на фантастический сеттинг. Например в еve online. Чтобы купить кораблик получше занимаешься какой-нибудь рутиной 90% времени. Работаешь на себя либо на дядю (корпу). Все более прибыльные виды деятельности всегда связаны с риском потерять нажитое непосильным трудом
А какое отношение имеет FreeBSD к bare-metal системам? Тем более там где надо выжимать каждый такт, и уж точно не до прослоек в виде OC (причём даже не RTOS)
сейчас пролифик тупо не работает, прямо в имени устройства пишет мол у вас чип древний идите вы отсюдова. Причём, я так понимаю они уже даже не пытаются различать оригиналы и не оригиналы. Довольно скотское поведение конечно. Только силабсы вроде бы адекватные остались
Классическая Ардуино не сильно-то ушла от самой nes по производительности. Особенно с учетом того, что надо эмулировать ещё PPU. Даже если допустить, что это теоретически возможно, то там будет даже уже не эмуляция а исполнение прекомпилированного кода, который надо ещё успевать откуда-то читать и класть в кеш. На стмке о 168 МГц это выглядит уже чуть более реалистично, но там нужно будет очень хорошо погрузиться в пучину низкоуровневых оптимизаций и активного использования DMA. Если код тормозит даже на ноуте, то дорога обещает быть долгой.
А кто нынче таким грешит не подскажете?