Я, как и многие, пытался запилить собственную системы автоматического контроля проекта, чтобы АИ было максимально эффективно кодить с минимум галлюцинаций, с использованием memory-bank. В предлагаемом подходе есть много полезного, что можно почерпнуть в дополнение к распространённым системам memory-bank начиная от идеи и видения чтобы любой АИ-агент на любой LLM всегда лучше понимал конечную цель, следовал плану выполнения. Cursor уступает Kiro или Qoder по планирование, но план можно сделать в Kiro или Qoder и вставить в соответствующий файл плана Cursor.
GPT-5 в программировании ураган! - прогаю в курсор проект на TS. Я как во сне - думал такой уровень будет достигнут через полгода-год. там где Gemini зацикливается когда у него деградирует контекст - GPT-5 махом разобрался и даже предложил каскад фич, которые успешно реализовали с ним в последующие часы работы.
Думаю, к настоящему моменту становится более корректным термин не "Большие языковые модели", а "Большие смысловые модели" или "Больше семантические модели". Тогда и аббревиатура на русском "Большие смысловые модели" будет более благозвучна - БСМ вместо БЯМ. Самим языковым моделям по благозвучности больше нравится именно англицизм ЛЛМ.
Сам термин "Большие смысловые модели" даёт больше понимания современных ЛЛМ. Язык и его семантика - метод описания (выражения) смыслов, и ЛЛМ в своём векторном пространстве оперируют непосредственно смыслами, интерпретируя их в любые языки. Хотя сама ЛЛМ и не понимает и не осознаёт заложенных в неё смыслов, но является при этом некой вселенной смыслов.
Достоинство Firefox - полноценная поддержка сторонних плагинов в мобильной версии, в то время как остальные мобильные браузеры слились и максимум позволяют подключать узкий круг аффилированных расширений.
Многие альтруисты пишут опенсорс скрипты для Tamper Monkey, который является расширением-посредником сразу для всех браузеров с поддержкой расширений. И там ничто не мешает собирать донаты (правда, мне ещё ни разу никто не задонатил 😆) . Но Ublock предпочитает идти путём только собственных расширений - поправьте если я не прав.
У меня самого на GreasyFork (который тянет обновления с гитхаб) болтается скрипт для TamperMonkey для борьбы с рекламой на Майл.ру, Яндексе, Дзене, ВК и ещё где-то. Правда, с последним радикальным обновлением торможу - всё некогда. А новая реклама уже проросла как сорняки на всех подопечных сайтах 🙈
Что касается Youtube: для браузеров есть решения для ускорения просмотра. Сам пользуюсь Saima - там ускорение происходит ещё эффективнее с учётом плотности речи.
Статья хорошая и достаточно полная. Я так понял речь об объединении символьного ИИ, базирующегося на точных правилах, с генеративным (в основном, на основе LLM), способным генерировать новые знания и выявлять новые закономерности. Человеческий опыт, выраженный языком, является средством моделирования действительности, но он засорен и зашумлен ошибочными суждениями и фантазиями. Конечно, разработчики стараются следить чтобы обучение шло в первую очередь на более достоверных данных и проходило фильтры. Но это не всегда эффективно и не уберегает от галлюцинаций, которые иногда умножают на ноль ценность генеративных ИИ, требуют доработки человеком, обладающим разумом и опытом. Чтобы ИИ смог оценивать правдоподобность суждений - необходимо, как это делает человек, “думать” не словами, а моделировать описываемые процессы определённой предметной области. Причём, моделирование должно быть на математическом (формульном) уровне - у человека это выражается путём воображения (визуалиазции), в котором производится мысленный эксперимент над объектами с учётом их физических и прочих свойств. Именно в этом компьютеры могут значительно точнее человека, если не сказать точны абсолютно. Конечно, при моделирования гуманитарных процессов точность моделирования физических явлений может быть на порядки ниже, чем при моделировании технических процессов, а также точность может быть подстроена если первоначальный уровень точности определённых узлов модели оказался недостаточен.
Далее сугубо моё мнение и выводы. Подавляющая часть математической модели может быть смоделирована единожды и многократно использована впоследствии и представлять базы данных для символьной части ИИ. Причём, объём этих данных относительно мал если сравнивать с данными для генеративного ИИ: для объективного понимания основных процессов (физических, химических, исторических, социальных и любых прочих) вполне может быть достаточно анализа Википедии и части справочников. Таким образом, наиболее точно будет смоделирован реальный мир нашей цивилизации и природы вообще. Такая модель может быть блоком системы обучения генеративного ИИ с подкреплением на основе обратной связи и корректировать галлюцинации - всё должно проходить через призму матмодели для максимального совпадения выводов с реальностью. Модель может всё так же быть описана естественным языком, но строгим сухим научным, и быть легко преобразована в визуальную и наоборот, подвергнута векторизации для более лёгкого соотнесения с обычными LLM. Наличие блока матмодели может дать возможность лёгкого и визуального контроля над процессами внутри генеративного ИИ, его галлюцинациями, обеспечить безопасность ИИ.
Используя машинное зрение, ИИ будет фактически на лету понимать как устроено и работает проблемная среда, прогнозировать развитие процессов, наблюдать новые неизвестные процессы и дополнять собственные сведения, проводить над средой эксперименты, очищать основной концерт системы или объекта от малозначимых деталей. И далее работать как Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ) - совершенствовать и создавать интересующие системы из доступных сырья и элементов для достижения поставленных целей, в том числе определённых самим ИИ.
В обученной модели источники, которые были использованы в качестве “сырья” для LLM, можно будет проверять на соответствие действительности (осуществит фактчекинг), причём с учётом контекста задаваемого вопроса: если в источнике допущена неточность в контексте заданного вопроса, то источник значительно теряет рейтинг своей достоверности, если неточность вне контекста заданного вопроса - теряет незначительно. Собственно, изучая вопросы фактчекинга при помощи GPT я и пришёл к этим выводам.
Как говорится, кто из 2024-го? Очевидно что роботы заберут всю рутину, в том числе в творческих профессиях. Автоматизированные производства будут обложены налогом чтобы платить всем гражданам всё возрастающее пособие, на которое вполне сносно можно будет жить. Занимаясь при этом хобби, хэндмейдом, пробуя себя в различных творческих направлениях - словом, много досуга. Видимо, особым образом будут маркированы и иметь особую ценность товары и услуги, произведённые людьми без использовния ИИ.
Стоит упомянуть Яндекс.Браузер, который позволяет продолжать пользоваться навигационными преимуществами YouTube, при этом находит аналогичные видео на разрешённых хостингах. Для законопослушных.
Возможно, правильнее задать вопрос "Живёт ли компьютерная модель внутри нас?". Материальный мир избыточно сложен чтобы пытаться его моделировать на лету. Эффективнее и рациональнее поместить живых существ в естественный материальный мир без какого-либо моделирования, при этом в разум существ на определённом этапе интерпретаций естественного мира внедрить связь с искусственным моделированным миром - получится своего рода дополненная реальность. Причём, дополненная не только сигналам от органов чувств, но и самими чувствами: внедрёнными (внушёнными) безотчётными страхами, смелостью, идеями и т.д. Христианство учит что именно так действуют бесы, ангелы, или Бог может вкладывать мысли или "ожесточить сердце фараона".
Может быть, кому-то пригодится мой личный сборник правил вайбкодинга: https://docs.google.com/document/d/1dYx1u_L6cSrWaunybjmSLldPusS145Oaz0iOby-UJ9Y/edit?usp=sharing
Моя экспериментальная система контроля проекта на Github: https://github.com/LebedevIV/ProjectGraphAgent
Я, как и многие, пытался запилить собственную системы автоматического контроля проекта, чтобы АИ было максимально эффективно кодить с минимум галлюцинаций, с использованием memory-bank. В предлагаемом подходе есть много полезного, что можно почерпнуть в дополнение к распространённым системам memory-bank начиная от идеи и видения чтобы любой АИ-агент на любой LLM всегда лучше понимал конечную цель, следовал плану выполнения. Cursor уступает Kiro или Qoder по планирование, но план можно сделать в Kiro или Qoder и вставить в соответствующий файл плана Cursor.
GPT-5 в программировании ураган! - прогаю в курсор проект на TS. Я как во сне - думал такой уровень будет достигнут через полгода-год. там где Gemini зацикливается когда у него деградирует контекст - GPT-5 махом разобрался и даже предложил каскад фич, которые успешно реализовали с ним в последующие часы работы.
Думаю, к настоящему моменту становится более корректным термин не "Большие языковые модели", а "Большие смысловые модели" или "Больше семантические модели". Тогда и аббревиатура на русском "Большие смысловые модели" будет более благозвучна - БСМ вместо БЯМ. Самим языковым моделям по благозвучности больше нравится именно англицизм ЛЛМ.
Сам термин "Большие смысловые модели" даёт больше понимания современных ЛЛМ. Язык и его семантика - метод описания (выражения) смыслов, и ЛЛМ в своём векторном пространстве оперируют непосредственно смыслами, интерпретируя их в любые языки. Хотя сама ЛЛМ и не понимает и не осознаёт заложенных в неё смыслов, но является при этом некой вселенной смыслов.
Жена отправляет мужа-программиста в магазин:
- Купи батон хлеба, если будут яйца - возьми десяток.
Муж возвращается из магазина с десятью батонами...
- Ты зачем столько хлеба купил?
- Так ведь яйца были...
Достоинство Firefox - полноценная поддержка сторонних плагинов в мобильной версии, в то время как остальные мобильные браузеры слились и максимум позволяют подключать узкий круг аффилированных расширений.
А мне уже врезалась одна песенка в память - преследовала дня три. Называется "Кошка, брошка и сапожки!"
Я и сам сгенерировал несколько на стихи хороших поэтов - люди пишут что залипательно.
Многие альтруисты пишут опенсорс скрипты для Tamper Monkey, который является расширением-посредником сразу для всех браузеров с поддержкой расширений. И там ничто не мешает собирать донаты (правда, мне ещё ни разу никто не задонатил 😆) . Но Ublock предпочитает идти путём только собственных расширений - поправьте если я не прав.
У меня самого на GreasyFork (который тянет обновления с гитхаб) болтается скрипт для TamperMonkey для борьбы с рекламой на Майл.ру, Яндексе, Дзене, ВК и ещё где-то. Правда, с последним радикальным обновлением торможу - всё некогда. А новая реклама уже проросла как сорняки на всех подопечных сайтах 🙈
Я восхищён! Полезная информация чтобы взглянуть на себя и свои "сложности" по-другому. "F International" я сперва понял как "Female".
Что касается Youtube: для браузеров есть решения для ускорения просмотра. Сам пользуюсь Saima - там ускорение происходит ещё эффективнее с учётом плотности речи.
А теперь по инструкции https://github.com/ValdikSS/GoodbyeDPI/pull/665 :
start "" goodbyedpi.exe -f 1 -e 1 --set-ttl 4 --reverse-frag --max-payload --fake-with-sni www.google.com --blacklist ..\russia-blacklist.txt --blacklist ..\russia-youtube.txt
а теперь -r -m -e 2 -f 1 --native-frag
Свердловская область Ростелеком сработало: -5 -e1 -q
В Свердловской области для Ростелеком сработало: -5 -e1 -q
Статья хорошая и достаточно полная. Я так понял речь об объединении символьного ИИ, базирующегося на точных правилах, с генеративным (в основном, на основе LLM), способным генерировать новые знания и выявлять новые закономерности. Человеческий опыт, выраженный языком, является средством моделирования действительности, но он засорен и зашумлен ошибочными суждениями и фантазиями. Конечно, разработчики стараются следить чтобы обучение шло в первую очередь на более достоверных данных и проходило фильтры. Но это не всегда эффективно и не уберегает от галлюцинаций, которые иногда умножают на ноль ценность генеративных ИИ, требуют доработки человеком, обладающим разумом и опытом. Чтобы ИИ смог оценивать правдоподобность суждений - необходимо, как это делает человек, “думать” не словами, а моделировать описываемые процессы определённой предметной области. Причём, моделирование должно быть на математическом (формульном) уровне - у человека это выражается путём воображения (визуалиазции), в котором производится мысленный эксперимент над объектами с учётом их физических и прочих свойств. Именно в этом компьютеры могут значительно точнее человека, если не сказать точны абсолютно. Конечно, при моделирования гуманитарных процессов точность моделирования физических явлений может быть на порядки ниже, чем при моделировании технических процессов, а также точность может быть подстроена если первоначальный уровень точности определённых узлов модели оказался недостаточен.
Далее сугубо моё мнение и выводы. Подавляющая часть математической модели может быть смоделирована единожды и многократно использована впоследствии и представлять базы данных для символьной части ИИ. Причём, объём этих данных относительно мал если сравнивать с данными для генеративного ИИ: для объективного понимания основных процессов (физических, химических, исторических, социальных и любых прочих) вполне может быть достаточно анализа Википедии и части справочников. Таким образом, наиболее точно будет смоделирован реальный мир нашей цивилизации и природы вообще. Такая модель может быть блоком системы обучения генеративного ИИ с подкреплением на основе обратной связи и корректировать галлюцинации - всё должно проходить через призму матмодели для максимального совпадения выводов с реальностью. Модель может всё так же быть описана естественным языком, но строгим сухим научным, и быть легко преобразована в визуальную и наоборот, подвергнута векторизации для более лёгкого соотнесения с обычными LLM. Наличие блока матмодели может дать возможность лёгкого и визуального контроля над процессами внутри генеративного ИИ, его галлюцинациями, обеспечить безопасность ИИ.
Используя машинное зрение, ИИ будет фактически на лету понимать как устроено и работает проблемная среда, прогнозировать развитие процессов, наблюдать новые неизвестные процессы и дополнять собственные сведения, проводить над средой эксперименты, очищать основной концерт системы или объекта от малозначимых деталей. И далее работать как Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ) - совершенствовать и создавать интересующие системы из доступных сырья и элементов для достижения поставленных целей, в том числе определённых самим ИИ.
В обученной модели источники, которые были использованы в качестве “сырья” для LLM, можно будет проверять на соответствие действительности (осуществит фактчекинг), причём с учётом контекста задаваемого вопроса: если в источнике допущена неточность в контексте заданного вопроса, то источник значительно теряет рейтинг своей достоверности, если неточность вне контекста заданного вопроса - теряет незначительно. Собственно, изучая вопросы фактчекинга при помощи GPT я и пришёл к этим выводам.
Ютюб замедлили. Что-нибудь слышали об этом? Вас устраивает разрешение 144p ?
Как говорится, кто из 2024-го? Очевидно что роботы заберут всю рутину, в том числе в творческих профессиях. Автоматизированные производства будут обложены налогом чтобы платить всем гражданам всё возрастающее пособие, на которое вполне сносно можно будет жить. Занимаясь при этом хобби, хэндмейдом, пробуя себя в различных творческих направлениях - словом, много досуга. Видимо, особым образом будут маркированы и иметь особую ценность товары и услуги, произведённые людьми без использовния ИИ.
Стоит упомянуть Яндекс.Браузер, который позволяет продолжать пользоваться навигационными преимуществами YouTube, при этом находит аналогичные видео на разрешённых хостингах. Для законопослушных.
Возможно, правильнее задать вопрос "Живёт ли компьютерная модель внутри нас?". Материальный мир избыточно сложен чтобы пытаться его моделировать на лету. Эффективнее и рациональнее поместить живых существ в естественный материальный мир без какого-либо моделирования, при этом в разум существ на определённом этапе интерпретаций естественного мира внедрить связь с искусственным моделированным миром - получится своего рода дополненная реальность. Причём, дополненная не только сигналам от органов чувств, но и самими чувствами: внедрёнными (внушёнными) безотчётными страхами, смелостью, идеями и т.д. Христианство учит что именно так действуют бесы, ангелы, или Бог может вкладывать мысли или "ожесточить сердце фараона".
Рад что медленно, но верно ритейл развивается в направлении глубокой персонализации. Хочу подарить идею, которая не взлетела: Система продвижения товаров с использованием товарной навигации
и презентация
Может, там окажется что-то полезное.