Я вам уже ответил, что любой компьютер выходит за рамки теории алгоритмов и МТ.
Вы ошибаетесь. То, что вы называете "ответом", лишь набор абстрактных рассуждений, не имеющих никакого отношения к реальным математическим принципам, на которых построены все (именно все - и это не "когнитивное искажение") существующие на Земле дискретные цифровые вычислительные машины.
Повторю ещё раз: для любой существующей цифровой программно-аппаратной системы можно построить эквивалентную ей МТ. Это доказанный математиками факт, который невозможно опровергнуть разговорами об абстрактности МТ, рассуждениями о физике носителей и россказнями о продажности современной науки.
Вас не смущает, что на дискретном компьютере можно смоделировать взаимодействия всех молекул существа и получить такое же поведение
Нет, не смущает. Просто оцените объём вычислений, необходимый для очень приближённого (помимо дискретности, молекулы - это уже квантовая физика, в которой точное вычисление в принципе невозможно) моделирования взаимодействия нескольких молекул.
И, повторю, кол-во требуемых для вычисления ресурсов растёт намного быстрее роста сложности моделируемого объекта. У вас ресурсов всей Вселенной не хватит для цифрового моделирования лабораторного хомячка на молекулярном уровне.
Это термин используется только в рамках теории алгоритмов, тогда как сама теория строится на рассуждения об абстрактной МТ
Я всё ещё жду пример реального цифрового компьютера, выходящего за рамки теории алгоритмов. Без этого любые ваши рассуждения об абстрактности МТ и конечных автоматах (которые тоже часть теории алгоритмов) не имеют смысла, т.к. никак не опровергают мои тезисы.
Пфф, точно такая-же неразрешимость есть и у человеков, давайте разрешите: "это утверждение ложно".
Формальная логика - не свойство окружающего нас мира, а придуманная людьми математическая абстракция. Вы пытаетесь противопоставить один раздел дискретной математики (теорию алгоритмов) другому разделу дискретной математики (формальной логике). Но работа мозга не подчиняется ни законам формальной логики, ни законам теории алгоритмов. И отличие человека от компьютера именно в том, что он может выйти за рамки формальной системы и сказать: "это парадокс, не имеющий решения в границах заданной формальной системы".
Моя позиция - оставаясь в рамках исключительно дискретной математики (т.е. используя исключительно цифровые вычислительные системы) сознание не построишь. Если вы смотрели в детстве "Отроки во вселенной", то "исполнители" - да, возможны, но "вершители" - нет.
С аналоговыми системами увы, намного хуже: точность сильно ниже того, что может предложить float, так еще и результаты плывут от любого чиха, типа температурных изменений.
Проблема большинства рукотворных аналоговых систем в том, что человек любыми способами пытается добиться от них стабильности, тогда как в естественных аналоговых системах сама нестабильность является частью механизма стабилизации.
Возьмём аналоговую Солнечную систему - в ней локальные нестабильности орбит, возникающие из-за взаимного влияния планет, в долгосрочном периоде полностью компенсируют друг дружку и система в целом полностью стабильна. И это произошло не из-за веления свыше, а в рамках тех самых аналоговых физических процессов, приведших к самостабилизации системы.
Кто-то пытался создать аналоговую систему уровня хотя бы нервной системы муравья? Полагаю, что нет. И неизвестно какими свойствами такая система будет обладать.
Алгоритмическая неразрешимость, это скорее философский, чем математический термин.
Вы ошибаетесь. Алгоритмическая неразрешимость (алгоритмически неразрешимая задача) - именно математический термин, не имеющий никакого отношения к философии.
могут искажать восприятие реальности и быть проявлением когнитивных искажений.
Если мои утверждения - "когнитивное искажение", то опровергать это надо не абстрактными размышлизмами, а фактами, опровергающими мои слова. Приведите пример реальной цифровой вычислительной машины, выходящей за рамки теории алгоритмов и вопрос будет закрыт. Только вот нет у вас таких примеров - ни одного.
летки, как и кремниевые чипы, работают по одним и тем же законам природы, тогда как “дискретность” определяется только уровнем абстракции/наблюдения
Да, кремниевые микросхемы могут работать в аналоговом режиме - и называется это "операционный усилитель". И упомянутые мной аналоговые компьютеры (построенные, в том числе, на операционных усилителях) именно так и работают - не подчиняясь, так же, как и клетки мозга, законам дискретной математики.
Но цифровые компьютеры изначально спроектированы только для того, чтобы реализовывать правила дискретной математики - ничего другого цифровые компьютеры не умеют. И не важно, на каких физических законах они функционируют - важно то, что в цифровых системах любые аналоговые физические процессы искусственно низводят до набора фиксированных состояний, описываемых уже не законами физики, а законами абстрактной дискретной математики, не имеющий ничего общего с функционированием клеток мозга.
Современная наука давно превратилась в бизнес с оплатой за цитирования, выбиванием грандов и слепой верой в непогрешимость авторитетов
Я всё ещё жду пример цифрового компьютера, опровергающего теорию алгоритмов.
Нет, не смущает. Именно в силу того, что любая созданная человечеством цифровая вычислительная система (каждая из которых работает на принципах дискретной математики) сводима к эквивалентной одноголовочной одноленточной машине Тьюринга. И, соответственно, все ограничения, вытекающие из МТ, точно так же ограничивают любые цифровые вычислительные системы. Не существует на Земле компьютеров, способных сделать то, что не может сделать МТ. И, следовательно, не существует цифровых компьютеров, способных выйти за рамки теории алгоритмов.
Машина Тьюринга, машина Поста, нормальные алгорифмы (это не опечатка) Маркова, лямбда-исчисление - это всё придуманные людьми математические абстракции, никак не связанные с физическими законами реального мира. И все эти абстракции реализуют абсолютно идентичное множество алгоритмов, подмножеством которого являются все существующие на Земле программно-аппаратные системы (далеко не каждый алгоритм может быть реализован на реальном железе).
Но человеческий мозг работает на принципах, не имеющих никакого отношения к дискретной математике. И он не сводим к алгоритму, реализуемому абстрактным вычислителем.
Любой выглядящий рекурсивным алгоритм может быть реализован без рекурсии - через циклы. Так же, как любой итерационный алгоритм может быть реализован рекурсией без циклов. Рекурсия и цикл - эквивалентные по своим возможностям способы реализации алгоритмов. И упор на рекурсию в рассуждениях о построении сознания не имеет смысла.
Собственно, из 4 упомянутых мной абстрактных вычислителей только лямбда-исчисление является рекурсивным. А в МТ и МП никакой рекурсии даже близко нет.
Рамок "всего" две:
Алгоритмическая неразрешимость. Например, упрощая, алгоритмически неразрешимой является задача анализа алгоритмов. Это ограничение собственно теории алгоритмов. Сам термин ИИ придуман для обходных способов получения примерно правильных ответов в тех задачах, которые человек решает на уровне подсознания, но алгоритмов решения которых не существует.
Дискретность обрабатываемых данных. Это уже ограничение собственно цифровых компьютеров. В компьютерах не существует вещественных чисел - только целые и рациональные, прикидывающиеся вещественными. В силу чего любые физические процессы возможно моделировать только приближённо - с неизбежными ошибками. С увеличением сложности моделируемой системы растёт и уровень вычислительных ошибок, вызванных дискретной природой компьютерных вычислений. И требуемые вычислительные ресурсы, необходимые для компенсации этих ошибок, растут намного быстрее сложности моделируемой системы. Муравей имеет всего 250 тысяч нервных клеток, но он проходит зеркальный тест и, следовательно, обладает каким-то видом самосознания. Простейшая модель для изучения того, что такое "сознание". Но современные наука и техника не в состоянии смоделировать даже столь простую нервную систему.
Возможности любой дискретной детерминированной системы (частными случаями которой являются и конечный автомат, и LLM) ограничены рамками раздела математики под названием "теория алгоритмов". Доказано непреодолимыми рамками, которые есть в любом разделе дискретной математики, начиная с арифметики, включая программирование, и которые отсутствуют в реальном мире, включая мышление человека.
И пока в основе ИИ будут лежать дискретные детерминированные цифровые вычислительные системы (никаких иных цифровых вычислительных систем человечество не создало, а аналоговые вычислительные системы сброшены на обочину истории), никакого "сознания" не будет.
MS-DOS и Windows - это намного позже и там уже были и конкурентоспособные редакторы, и полноценные IDE. Для MS-DOS из текстовых редакторов, с которыми мне приходилось работать, первым вспоминается Multi-Edit - как самый удобный для программистов.
А СМ-1800 - клон 8-битного i8080 и на нём WordStar по своим возможностям и удобству обгонял всё, что было на 16-битных клонах PDP-11.
любая замкнутая физическая система с конечным объёмом фазового пространства через достаточно большое время вернётся в состояние сколь угодно близкое к исходному
Фазовое пространство — математический объект где каждая точка описывает полное состояние системы: положение и скорость каждой частицы
Для газа из N молекул в ящике фазовое пространство имеет 6N измерений
Нет, не имеет. Газ не является и не может являться фазовым пространством - именно в силу упоминаемого ниже в статье принципа неопределённости. Который, в том числе, показывает невозможность точного определения одновременно и координаты, и скорости частицы.
Потому, теорема Пуанкаре неприменима к реальной вселенной.
Нет. Back-end поддомена может быть составной частью back-end основного домена, никак не отделяясь от других частей сайта. А back-end папки "может жить на другой CMS, другом сервере, с другим дизайном, другой командой, другой системой релизов и другим набором технических правил".
Да, такие ситуации встречаются реже, но нельзя утверждать, что архитектурно поддомен - всегда отдельная подсистема, а папка - всегда часть основного сайта.
Идентификаторы могут содержать только символы Unicode, цифры и символ подчеркивания
И ещё в нескольких местах текста.
"Символ Unicode" - любой код, входящий в стандарт Unicode. И вот это "💥" - тоже "символ Unicode". А в идентификаторах можно использовать "буквы Unicode" (например, корректным будет идентификатор ВасяПупкин). И в статье не раскрыта тема использования букв нелатинских алфавитов в идентификаторах.
Мы видим кратный рост: ВВП в денежном выражении увеличился более чем вдвое, бюджет — также более чем в два раза.
Во сколько раз реальная стоимость рубля в 2025 году упала по сравнению с 2014 годом? Циферки ВВП/бюджета растут не потому, что реальные доходы увеличиваются, а потому, что рубль падает. И, судя по ценам в розничных магазинах, комунальным платежам и т.д., рубль падает быстрее, чем растут циферки ВВП.
Если вы хотите сделать удобную запись выражений в виде JSON, то посмотрите на префиксную нотацию, используемую в QueryBuilder фреймворков Yii 1.1 или Yii 2. Вот она и на JSON прекрасно ложится, и специалистами легко читается.
Использование же школьной инфиксной нотации автоматически делает запись неудобной для программной обработки.
Если вы хотите работать с временем, имеет смысл подумать о добавлении операции с семантикой:
x ∈ [y1, y2) → x >= y1 AND x < y2
По моему опыту, это бывает удобнее, чем BETWEEN. Например, если нужны все сутки 13 января 2026 года, а столбец dt имеет формат DATETIME(6) (MySQL), то выражение с BETWEEN будет выглядеть так:
dt BETWEEN '2026-01-13' AND '2026-01-13 23:59:59.999999'
, а выражение с открытым справа диапазоном так:
dt >= '2026-01-13' AND dt < '2026-01-14'
N.B. Да, нейросеть предложила реализовать все 4 варианта, но варианты (] и () встречаются куда реже, чем [] и [).
Странности, которые первыми бросаются в глаза при чтении ваших предложений.
X!=y -> X < y OR X > y
X<=y -> X < y OR X = y
X>=y -> X > y OR X = y
Использовать два сравнения и OR бессмысленно, т.к. операции <=, >=, != (синоним <>) уже есть в SQL.
NOT vendor_id = 23
Данная конструкция в точности равна:
vendor_id <> 23
X=[y1, y2, ..., yN] -> (X = y1 OR X = y2 ... OR X = yN)
X!=[y1, y2, ..., yN] -> (X != y1 AND X != y2 ... AND X != yN)
В SQL эти конструкции записываются без OR и AND, = и !=:
X IN (y1, y2, ..., yN)
X NOT IN (y1, y2, ..., yN)
X>[y1, y2, ..., yN] -> (X > MAX(y1, y2 ... yN))
X<[y1, y2, ..., yN] -> (X < MIN(y1, y2 ... yN))
Ошибка. MIN и MAX в SQL - агрегатные функции по столбцу, имеющие единственный аргумент. Для выбора минимального / максимального из нескольких перечисленных значений в SQL используются функции LEAST и GREATEST. Да и BETWEEN в SQL - совсем не функция.
Затем, что на каждом этапе каждый агент будет не только исправлять ошибки предыдущих агентов, но и добавлять свои собственные ошибки. И сейчас на гитхабе можно наблюдать нашествие тех самых агентов, потоком "исправляющих" абсолютно правильный код.
Да, задача может быть решена множеством разных алгоритмов. Но эффективность каждого из этих алгоритмов зависит от особенностей входных данных и доступных аппаратных ресурсов. Не существует алгоритмов, эффективных для любых входных данных и любого объёма RAM. И задача программиста - выбрать из множества алгоритмов вариант, адекватный техническому заданию.
P.S. Если при реализации простейшего алгоритма BWT нейросеть воспользуется стандартной функцией сортировки, встроенной в язык программирования, производительность этого кода, по сравнению с написанным людьми bzip2, окажется ниже даже не в несколько раз, а на несколько порядков.
В том то и дело, что "под капотом" у них нейросеть. А все нейросети построены на одном и том же принципе: очень сложная алгебраическая функция (или система функций), скомпонованная из множества простейших алгебраических функций (нейронов).
От изменения языковой модели принцип работы нейросети никак не поменяется. И понимать смысл (и задаваемого вопроса, и генерируемого ответа) нейросеть не научится.
Языковые модели отличаются кол-вом параметров, учитываемых при настройке нейросети, что позволяет лучше или хуже приблизить результат выдачи к естественной речи.
Нейросеть - не способ решения задачи, а эвристика, генерирующая примерно правильный ответ. Она никак не анализирует данные, а лишь вычисляет (очень сложной функцией, настроенной в результате "обучения") точку в многомерном пространстве входных-выходных данных. И нет никаких гарантий, что эта точка в данном конкретном случае будет правильным ответом. Ошибки будут всегда - независимо от сложности нейросети и качества её обучения.
А ещё, в интернете говнокода несравнимо больше, чем качественного эффективного кода (и на stackoverflow есть популярные решения, содержащие ошибки), и результатом усреднения по интернету будет большей частью красиво оформленный говнокод. И если для тривиальных задач, валяющихся на каждом углу интернета, этот код хотя бы будет работать, то для чего-то нетривиального нейросеть будет выдавать откровенный бред.
P.S. Теория алгоритмов доказала, что задача сравнения двух алгоритмов является алгоритмически неразрешимой. И это ограничение не объёма обучающей выборки, а тех математических принципов, на которых построены все существующие на Земле цифровые вычислительные системы. Не придумало человечество математику, способную игнорировать теоремы теории алгоритмов.
инвесторы просыпаются и осознают факт: ИИ не просто улучшает программное обеспечение, он может полностью заменить его
Нет. Инвесторов, не знакомых с разделом математики под названием "теория алгоритмов" и, потому, ничего не смыслящих в программировании (не путать с умением писать код), убедили, что "ИИ может". Но всё, что он может - заменить неучей, дрессированных "курсами программирования" ("курсами аналитики данных", "курсами ML" и т.д. - подставляйте по вкусу) бездумно собирать кое-как работающий код из готовых кубиков-библиотек, написанных профессионалами. И никак не может заменить профессионалов, способных эффективно решать задачи IT.
Именно потому, что абсолютно любая программа для цифровых вычислительных систем (в том числе и любой ИИ) - это алгоритм. И никакой алгоритм не способен выйти за ограничительные рамки, доказанные теорией алгоритмов. Независимо от того, что Дарио Амодей рассказывает в своих рекламных сказочках, рассчитанных не неспециалистов.
Стандартная память показывает время доступа около 50 наносекунд.
Здесь "время доступа" к DRAM, которое многократно больше времени переключения ячеек памяти, т.к. включает в себя операции дешифровки переданного по шине адреса и передачи данных.
При переключении за одну наносекунду
А вот здесь время переключения ячеек MRAM.
Сознательное смешивание мух с котлетами.
Достоинства DRAM, перекрывающие её недостатки - цена и объём. Любая из существующих на сегодняшний день технологий более быстрой оперативной памяти многократно дороже. И пока стоимость и объём модуля промышленно выпускаемой MRAM не станут сопоставимы с актуальной на тот момент DRAM, любые рассуждения о достоинствах MRAM будут лишь бессмысленным сотрясением воздуха.
Вы ошибаетесь. То, что вы называете "ответом", лишь набор абстрактных рассуждений, не имеющих никакого отношения к реальным математическим принципам, на которых построены все (именно все - и это не "когнитивное искажение") существующие на Земле дискретные цифровые вычислительные машины.
Повторю ещё раз: для любой существующей цифровой программно-аппаратной системы можно построить эквивалентную ей МТ. Это доказанный математиками факт, который невозможно опровергнуть разговорами об абстрактности МТ, рассуждениями о физике носителей и россказнями о продажности современной науки.
Нет, не смущает. Просто оцените объём вычислений, необходимый для очень приближённого (помимо дискретности, молекулы - это уже квантовая физика, в которой точное вычисление в принципе невозможно) моделирования взаимодействия нескольких молекул.
И, повторю, кол-во требуемых для вычисления ресурсов растёт намного быстрее роста сложности моделируемого объекта. У вас ресурсов всей Вселенной не хватит для цифрового моделирования лабораторного хомячка на молекулярном уровне.
Я всё ещё жду пример реального цифрового компьютера, выходящего за рамки теории алгоритмов. Без этого любые ваши рассуждения об абстрактности МТ и конечных автоматах (которые тоже часть теории алгоритмов) не имеют смысла, т.к. никак не опровергают мои тезисы.
Формальная логика - не свойство окружающего нас мира, а придуманная людьми математическая абстракция. Вы пытаетесь противопоставить один раздел дискретной математики (теорию алгоритмов) другому разделу дискретной математики (формальной логике). Но работа мозга не подчиняется ни законам формальной логики, ни законам теории алгоритмов. И отличие человека от компьютера именно в том, что он может выйти за рамки формальной системы и сказать: "это парадокс, не имеющий решения в границах заданной формальной системы".
Моя позиция - оставаясь в рамках исключительно дискретной математики (т.е. используя исключительно цифровые вычислительные системы) сознание не построишь. Если вы смотрели в детстве "Отроки во вселенной", то "исполнители" - да, возможны, но "вершители" - нет.
Проблема большинства рукотворных аналоговых систем в том, что человек любыми способами пытается добиться от них стабильности, тогда как в естественных аналоговых системах сама нестабильность является частью механизма стабилизации.
Возьмём аналоговую Солнечную систему - в ней локальные нестабильности орбит, возникающие из-за взаимного влияния планет, в долгосрочном периоде полностью компенсируют друг дружку и система в целом полностью стабильна. И это произошло не из-за веления свыше, а в рамках тех самых аналоговых физических процессов, приведших к самостабилизации системы.
Кто-то пытался создать аналоговую систему уровня хотя бы нервной системы муравья? Полагаю, что нет. И неизвестно какими свойствами такая система будет обладать.
Вы ошибаетесь. Алгоритмическая неразрешимость (алгоритмически неразрешимая задача) - именно математический термин, не имеющий никакого отношения к философии.
Если мои утверждения - "когнитивное искажение", то опровергать это надо не абстрактными размышлизмами, а фактами, опровергающими мои слова. Приведите пример реальной цифровой вычислительной машины, выходящей за рамки теории алгоритмов и вопрос будет закрыт. Только вот нет у вас таких примеров - ни одного.
Да, кремниевые микросхемы могут работать в аналоговом режиме - и называется это "операционный усилитель". И упомянутые мной аналоговые компьютеры (построенные, в том числе, на операционных усилителях) именно так и работают - не подчиняясь, так же, как и клетки мозга, законам дискретной математики.
Но цифровые компьютеры изначально спроектированы только для того, чтобы реализовывать правила дискретной математики - ничего другого цифровые компьютеры не умеют. И не важно, на каких физических законах они функционируют - важно то, что в цифровых системах любые аналоговые физические процессы искусственно низводят до набора фиксированных состояний, описываемых уже не законами физики, а законами абстрактной дискретной математики, не имеющий ничего общего с функционированием клеток мозга.
Я всё ещё жду пример цифрового компьютера, опровергающего теорию алгоритмов.
Нет, не смущает. Именно в силу того, что любая созданная человечеством цифровая вычислительная система (каждая из которых работает на принципах дискретной математики) сводима к эквивалентной одноголовочной одноленточной машине Тьюринга. И, соответственно, все ограничения, вытекающие из МТ, точно так же ограничивают любые цифровые вычислительные системы. Не существует на Земле компьютеров, способных сделать то, что не может сделать МТ. И, следовательно, не существует цифровых компьютеров, способных выйти за рамки теории алгоритмов.
Машина Тьюринга, машина Поста, нормальные алгорифмы (это не опечатка) Маркова, лямбда-исчисление - это всё придуманные людьми математические абстракции, никак не связанные с физическими законами реального мира. И все эти абстракции реализуют абсолютно идентичное множество алгоритмов, подмножеством которого являются все существующие на Земле программно-аппаратные системы (далеко не каждый алгоритм может быть реализован на реальном железе).
Но человеческий мозг работает на принципах, не имеющих никакого отношения к дискретной математике. И он не сводим к алгоритму, реализуемому абстрактным вычислителем.
Любой выглядящий рекурсивным алгоритм может быть реализован без рекурсии - через циклы. Так же, как любой итерационный алгоритм может быть реализован рекурсией без циклов. Рекурсия и цикл - эквивалентные по своим возможностям способы реализации алгоритмов. И упор на рекурсию в рассуждениях о построении сознания не имеет смысла.
Собственно, из 4 упомянутых мной абстрактных вычислителей только лямбда-исчисление является рекурсивным. А в МТ и МП никакой рекурсии даже близко нет.
Рамок "всего" две:
Алгоритмическая неразрешимость. Например, упрощая, алгоритмически неразрешимой является задача анализа алгоритмов.
Это ограничение собственно теории алгоритмов.
Сам термин ИИ придуман для обходных способов получения примерно правильных ответов в тех задачах, которые человек решает на уровне подсознания, но алгоритмов решения которых не существует.
Дискретность обрабатываемых данных.
Это уже ограничение собственно цифровых компьютеров.
В компьютерах не существует вещественных чисел - только целые и рациональные, прикидывающиеся вещественными. В силу чего любые физические процессы возможно моделировать только приближённо - с неизбежными ошибками. С увеличением сложности моделируемой системы растёт и уровень вычислительных ошибок, вызванных дискретной природой компьютерных вычислений. И требуемые вычислительные ресурсы, необходимые для компенсации этих ошибок, растут намного быстрее сложности моделируемой системы.
Муравей имеет всего 250 тысяч нервных клеток, но он проходит зеркальный тест и, следовательно, обладает каким-то видом самосознания. Простейшая модель для изучения того, что такое "сознание". Но современные наука и техника не в состоянии смоделировать даже столь простую нервную систему.
Возможности любой дискретной детерминированной системы (частными случаями которой являются и конечный автомат, и LLM) ограничены рамками раздела математики под названием "теория алгоритмов". Доказано непреодолимыми рамками, которые есть в любом разделе дискретной математики, начиная с арифметики, включая программирование, и которые отсутствуют в реальном мире, включая мышление человека.
И пока в основе ИИ будут лежать дискретные детерминированные цифровые вычислительные системы (никаких иных цифровых вычислительных систем человечество не создало, а аналоговые вычислительные системы сброшены на обочину истории), никакого "сознания" не будет.
Но комментарий, на который я отвечал, был про редактор K52, а это софт из 1970-х.
MS-DOS и Windows - это намного позже и там уже были и конкурентоспособные редакторы, и полноценные IDE. Для MS-DOS из текстовых редакторов, с которыми мне приходилось работать, первым вспоминается Multi-Edit - как самый удобный для программистов.
А СМ-1800 - клон 8-битного i8080 и на нём WordStar по своим возможностям и удобству обгонял всё, что было на 16-битных клонах PDP-11.
И PDP-11 для его запуска? Эргономика редакторов k52/k100 - это же кошмар. При всех своих недостатках edik был несравнимо удобнее.
Тогда уж и WordStart для CP/M (на советских СМ-1800) вспоминать - удивительно удобный для того времени реактор.
Нет, не имеет. Газ не является и не может являться фазовым пространством - именно в силу упоминаемого ниже в статье принципа неопределённости. Который, в том числе, показывает невозможность точного определения одновременно и координаты, и скорости частицы.
Потому, теорема Пуанкаре неприменима к реальной вселенной.
Нет. Back-end поддомена может быть составной частью back-end основного домена, никак не отделяясь от других частей сайта. А back-end папки "может жить на другой CMS, другом сервере, с другим дизайном, другой командой, другой системой релизов и другим набором технических правил".
Да, такие ситуации встречаются реже, но нельзя утверждать, что архитектурно поддомен - всегда отдельная подсистема, а папка - всегда часть основного сайта.
И ещё в нескольких местах текста.
"Символ Unicode" - любой код, входящий в стандарт Unicode. И вот это "💥" - тоже "символ Unicode". А в идентификаторах можно использовать "буквы Unicode" (например, корректным будет идентификатор ВасяПупкин). И в статье не раскрыта тема использования букв нелатинских алфавитов в идентификаторах.
Во сколько раз реальная стоимость рубля в 2025 году упала по сравнению с 2014 годом? Циферки ВВП/бюджета растут не потому, что реальные доходы увеличиваются, а потому, что рубль падает. И, судя по ценам в розничных магазинах, комунальным платежам и т.д., рубль падает быстрее, чем растут циферки ВВП.
Если вы хотите сделать удобную запись выражений в виде JSON, то посмотрите на префиксную нотацию, используемую в QueryBuilder фреймворков Yii 1.1 или Yii 2. Вот она и на JSON прекрасно ложится, и специалистами легко читается.
Использование же школьной инфиксной нотации автоматически делает запись неудобной для программной обработки.
Если вы хотите работать с временем, имеет смысл подумать о добавлении операции с семантикой:
По моему опыту, это бывает удобнее, чем BETWEEN. Например, если нужны все сутки 13 января 2026 года, а столбец dt имеет формат DATETIME(6) (MySQL), то выражение с BETWEEN будет выглядеть так:
, а выражение с открытым справа диапазоном так:
N.B. Да, нейросеть предложила реализовать все 4 варианта, но варианты (] и () встречаются куда реже, чем [] и [).
Странности, которые первыми бросаются в глаза при чтении ваших предложений.
Использовать два сравнения и OR бессмысленно, т.к. операции <=, >=, != (синоним <>) уже есть в SQL.
Данная конструкция в точности равна:
В SQL эти конструкции записываются без OR и AND, = и !=:
Ошибка. MIN и MAX в SQL - агрегатные функции по столбцу, имеющие единственный аргумент. Для выбора минимального / максимального из нескольких перечисленных значений в SQL используются функции LEAST и GREATEST. Да и BETWEEN в SQL - совсем не функция.
Затем, что на каждом этапе каждый агент будет не только исправлять ошибки предыдущих агентов, но и добавлять свои собственные ошибки. И сейчас на гитхабе можно наблюдать нашествие тех самых агентов, потоком "исправляющих" абсолютно правильный код.
Да, задача может быть решена множеством разных алгоритмов. Но эффективность каждого из этих алгоритмов зависит от особенностей входных данных и доступных аппаратных ресурсов. Не существует алгоритмов, эффективных для любых входных данных и любого объёма RAM. И задача программиста - выбрать из множества алгоритмов вариант, адекватный техническому заданию.
P.S. Если при реализации простейшего алгоритма BWT нейросеть воспользуется стандартной функцией сортировки, встроенной в язык программирования, производительность этого кода, по сравнению с написанным людьми bzip2, окажется ниже даже не в несколько раз, а на несколько порядков.
В том то и дело, что "под капотом" у них нейросеть. А все нейросети построены на одном и том же принципе: очень сложная алгебраическая функция (или система функций), скомпонованная из множества простейших алгебраических функций (нейронов).
От изменения языковой модели принцип работы нейросети никак не поменяется. И понимать смысл (и задаваемого вопроса, и генерируемого ответа) нейросеть не научится.
Языковые модели отличаются кол-вом параметров, учитываемых при настройке нейросети, что позволяет лучше или хуже приблизить результат выдачи к естественной речи.
Нейросеть - не способ решения задачи, а эвристика, генерирующая примерно правильный ответ. Она никак не анализирует данные, а лишь вычисляет (очень сложной функцией, настроенной в результате "обучения") точку в многомерном пространстве входных-выходных данных. И нет никаких гарантий, что эта точка в данном конкретном случае будет правильным ответом. Ошибки будут всегда - независимо от сложности нейросети и качества её обучения.
А ещё, в интернете говнокода несравнимо больше, чем качественного эффективного кода (и на stackoverflow есть популярные решения, содержащие ошибки), и результатом усреднения по интернету будет большей частью красиво оформленный говнокод. И если для тривиальных задач, валяющихся на каждом углу интернета, этот код хотя бы будет работать, то для чего-то нетривиального нейросеть будет выдавать откровенный бред.
P.S. Теория алгоритмов доказала, что задача сравнения двух алгоритмов является алгоритмически неразрешимой. И это ограничение не объёма обучающей выборки, а тех математических принципов, на которых построены все существующие на Земле цифровые вычислительные системы. Не придумало человечество математику, способную игнорировать теоремы теории алгоритмов.
Нет. Инвесторов, не знакомых с разделом математики под названием "теория алгоритмов" и, потому, ничего не смыслящих в программировании (не путать с умением писать код), убедили, что "ИИ может". Но всё, что он может - заменить неучей, дрессированных "курсами программирования" ("курсами аналитики данных", "курсами ML" и т.д. - подставляйте по вкусу) бездумно собирать кое-как работающий код из готовых кубиков-библиотек, написанных профессионалами. И никак не может заменить профессионалов, способных эффективно решать задачи IT.
Именно потому, что абсолютно любая программа для цифровых вычислительных систем (в том числе и любой ИИ) - это алгоритм. И никакой алгоритм не способен выйти за ограничительные рамки, доказанные теорией алгоритмов. Независимо от того, что Дарио Амодей рассказывает в своих рекламных сказочках, рассчитанных не неспециалистов.
Здесь "время доступа" к DRAM, которое многократно больше времени переключения ячеек памяти, т.к. включает в себя операции дешифровки переданного по шине адреса и передачи данных.
А вот здесь время переключения ячеек MRAM.
Сознательное смешивание мух с котлетами.
Достоинства DRAM, перекрывающие её недостатки - цена и объём. Любая из существующих на сегодняшний день технологий более быстрой оперативной памяти многократно дороже. И пока стоимость и объём модуля промышленно выпускаемой MRAM не станут сопоставимы с актуальной на тот момент DRAM, любые рассуждения о достоинствах MRAM будут лишь бессмысленным сотрясением воздуха.