Сейчас смысл санкций остался именно в оверкомплаенсе
Смысл остался прежним. Многие, не читая исходные документы и наблюдая лишь за внешними проявлениями, по началу воодушевленно приняли это за слабость. Но санкции с самого начала 2022 были сформулированы таким образом, и сейчас не происходит ни чего принципиально нового. Просто ограничения вводятся поэтапно.
На какое-то время Южане нашли выход, воспользовавшись услугами контрабандистов. Хотя объективно цены и взлетели в несколько раз, они все ещё были довольно состоятельны, чтобы нести дополнительные издержки. Однако все признаки стагнации их экономики были налицо.
Северяне в то время стали отстраивать промышленность и флот - с гораздо меньшими издержками. Поэтому спустя пару лет смогли устроить контрабандистам серию показательных карательных акций, распугав и отбив желание продолжать поставки Югу. После этого исход войны стал необратим.
Вообще надёжность и доступность(готовность) - это две разные метрики.
Если хочется углубиться в математику надёжности, то можно начать, например, со стандарта.
Кстати, страница по ссылке у меня не открывается. Могу предложить, что сайт предельно надёжен, но у них есть региональные ограничения. Так что да, надёжность и доступность это разные вещи.
На входе и на выходе любой информационной системы находится человек. Если система каким-то образом позволяет ему сделать что-то, что ему делать неположено, то это проблема (или возможность - в зависимости от того на чьей вы стороне).
Аналитический центр США призвал задействовать спецслужбы и сообщество Open Source
Open-source intelligence (aka OSINT), о которой говорится в статье, к сообществу Open Source Software (OSS) не имеет отношения. Здесь в названии имеются ввиду открытые источники данных (в Internet, в прессе, в публичных местах offline и вообще отовсюду, куда простой обыватель может добраться). Про некоторые аспекты деятельности этих ребят можно почитать здесь у stein_osint.
Чтобы понимать контекст, сейчас в сети появилось много информации в духе NATO must recognize the potential of open-source intelligence и т.п. OSINT это проект местного министерства обороны (DoD) и центрального разведывательного управления (CIA). Он является частью более общей их инициативы под названием Open Source Enterprise (которая так же не про OSS, а безопасность США, разведку, шпионаж и все, что с этим связано).
В начале века OSS пытались заявлять о запрете использования софта с открытым исходным кодом в военных целях и добавить соответствующие тезисы в OSS лицензии. Но инициатива довольно быстро скисла, под предлогом, что невозможно определить четкую границу, когда цели военные, а когда нет. Сейчас Open Software in the Military Industry уже обыденность.
Мне в целом странно, что в РФ резко скакнули от машин с ДВС к электричкам, минуя переходную стадию гибридов.
Гибриды это более сложное производство. Местные производители не тянут технически. А те совместные предприятия, что были несколько лет назад, и так выпускали устаревшие либо упрощённые модели, чтобы попасть в приемлемый для страны ценник. Возможно нефтянка что-то лоббирует, но это уже теории заговора.
Статья про ШМ на вики есть на разных языках https://en.m.wikipedia.org/wiki/Ball_lightning. Хотя по ощущениям большинство из них относятся к странам Европы и много заимствуют из версии на английском.
ChatGPT 4o сразу даёт ответ про букву, если задать вопрос грамотно: "в небе одна, у бабы две, а у деда ни одной".
В вашем варианте загадки он, видимо, пытается подобрать существительное подходящего числа и рода. Мне ответил "это Глаза: у бабы два глаза, у деда ни одного (если дед слепой), а на небе одно солнце (которое иногда символизируют как глаз небес)". Со второй попытки - "зубы" и "Солнце" (потому что солнце можно ассоциировать с золотым зубом).
В общем, правильно сформулированный вопрос это половина ответа. Я думаю это где-то даже хорошо, что он сейчас не пытается спорить с формулировкой.
Автостроение это всегда компромисс в зависимости от конкретных задач. При езде в городском темпе на электричках тормоза почти не используются. В трековых режимах, или при частых разгонах и экстренных торможениях, а может вам просто нравится спортивный вид больших тормозов - это уже другие условия. Что выбрать каждый решает сам.
Или напрямую подключён к какому-то API (сервису) и шлёт туда запросы?
Может быть несколько AI агентов, на основе одной и той же модели, или разных - как в этом примере https://cookbook.openai.com/examples/structured_outputs_multi_agent. При наличии подходящего API устроить апокалипсис не составит труда. Впрочем, тогда это можно сделать раньше и без AI.
есть типа мир идей, в котором находятся "идеи" всех вещей в мире
Городские дети чаще видят животных в мультфильмах, полке с игрушками или книжных иллюстрациях. Но это же натуральный абстракционизм. Когда мои впервые столкнулись с козой вживую, имея возможность воспринимать реальность всеми своими органами чувствств, для них это стало настоящим культурным шоком.
Законы физики. Мощность, которую должна отдавать батарея, допустим при разгоне со светофора, в большей степени зависит от массы автомобиля, а не от расстояния на которое вы собираетесь ехать.
Внезапные толчки, вялый отклик и непредсказуемый набор скорости выглядят как болячки АКПП из прошлого, особенность конкретной модели, либо неисправность. В нормальной ситуации такого нет.
Ну, скажем, в случае, когда ИИ примет решение отбомбиться по какой-нибудь стране, ввиду того, что его оценка её опасности превысит установленный им же порог?
Есть интересная концепция, что назначением любой информационной системы в итоге является связывание людей с людьми.
Используемые технологии или абстракции, такие как допустим, научные теории или деление людей на классы - это все средства, но не цель. В этом плане ИИ принципиально ни чего не меняет. Он лишь приводит к изменению связей между людьми.
Проблема на данном этапе в том, что возникновение лишних связей, вызывает у людей непреодолимое желание воевать. Особенно если в моменте нет какой-то определённой цели, для того чтобы объединяться. Прямо принцип "high cohesion, low coupling" в деле. Сейчас эти страхи проецируются на ИИ.
Исторически проблема решается замыканием связей внутри общественных систем, таких как общины или там государства - которые поддерживают долговременные условия, препятствующие конфликтам внутри. Общие цели и т.п.
Следуя логике, если не создавать между людьми лишних связей, то вероятность конфликтов резко снижается в принципе. При этом, сами по себе люди скорее полезны. Поэтому альтернативные сценарии апокалипсиса мне кажутся более вероятными.
Здесь не просто ИИ. LLM это обобщение текстов, которые изначально были написаны людьми.
Проводя лирические аналоги, у них опыт как у прилежного студента, который прочитал все книги на планете. Вопрос на который сейчас пытаются ответить: может-ли чтение в достаточной степени заменить весь остальной опыт, чтобы получить модель человеческого интеллекта?
Интересует насколько качественно та или иная модель усвоила материал. Под качеством усвоения понимается способность давать релевантные ответы не только по прочитанному материалу, но и связывать между собой полученные знания, как это умеют делать люди: абстрагируя, обобщая и т.п.
В такой неполноте и кроется смысл многих задач на логику. Недостающие утверждения, которые связжут условия с ответом, нужно поискать самому - среди ранее заученных прописных истин, путём рассуждений. Это позволяет не только потешить тщеславие, возможно отрастив несколько новых ассоциативных связей в собственном в мозге, но и устроить челенж для AI.
Смысл остался прежним. Многие, не читая исходные документы и наблюдая лишь за внешними проявлениями, по началу воодушевленно приняли это за слабость. Но санкции с самого начала 2022 были сформулированы таким образом, и сейчас не происходит ни чего принципиально нового. Просто ограничения вводятся поэтапно.
Гражданская Война в США. Северяне при помощи союзников отрезали Южан от поставок с моря.
На какое-то время Южане нашли выход, воспользовавшись услугами контрабандистов. Хотя объективно цены и взлетели в несколько раз, они все ещё были довольно состоятельны, чтобы нести дополнительные издержки. Однако все признаки стагнации их экономики были налицо.
Северяне в то время стали отстраивать промышленность и флот - с гораздо меньшими издержками. Поэтому спустя пару лет смогли устроить контрабандистам серию показательных карательных акций, распугав и отбив желание продолжать поставки Югу. После этого исход войны стал необратим.
Через миллион лет боты напишут статью: "Смерть человеков: это всё-таки было отсутствие базовых навыков критического мышления."
Кстати, страница по ссылке у меня не открывается. Могу предложить, что сайт предельно надёжен, но у них есть региональные ограничения. Так что да, надёжность и доступность это разные вещи.
Интересно, как они комментируют уход из Беларуси - вроде бы в том пакете санкций речь шла только про РФ.
На входе и на выходе любой информационной системы находится человек. Если система каким-то образом позволяет ему сделать что-то, что ему делать неположено, то это проблема (или возможность - в зависимости от того на чьей вы стороне).
Open-source intelligence (aka OSINT), о которой говорится в статье, к сообществу Open Source Software (OSS) не имеет отношения. Здесь в названии имеются ввиду открытые источники данных (в Internet, в прессе, в публичных местах offline и вообще отовсюду, куда простой обыватель может добраться). Про некоторые аспекты деятельности этих ребят можно почитать здесь у stein_osint.
Чтобы понимать контекст, сейчас в сети появилось много информации в духе NATO must recognize the potential of open-source intelligence и т.п. OSINT это проект местного министерства обороны (DoD) и центрального разведывательного управления (CIA). Он является частью более общей их инициативы под названием Open Source Enterprise (которая так же не про OSS, а безопасность США, разведку, шпионаж и все, что с этим связано).
В начале века OSS пытались заявлять о запрете использования софта с открытым исходным кодом в военных целях и добавить соответствующие тезисы в OSS лицензии. Но инициатива довольно быстро скисла, под предлогом, что невозможно определить четкую границу, когда цели военные, а когда нет. Сейчас Open Software in the Military Industry уже обыденность.
"LLM для решения" это может быть про цель, а не результат. Ни кто не утверждал, что LLM их решает. Логика.
Приусы вроде не продавали в РФ официально, то что ездит это вторичка.
Гибриды это более сложное производство. Местные производители не тянут технически. А те совместные предприятия, что были несколько лет назад, и так выпускали устаревшие либо упрощённые модели, чтобы попасть в приемлемый для страны ценник. Возможно нефтянка что-то лоббирует, но это уже теории заговора.
Статья про ШМ на вики есть на разных языках https://en.m.wikipedia.org/wiki/Ball_lightning. Хотя по ощущениям большинство из них относятся к странам Европы и много заимствуют из версии на английском.
ChatGPT 4o сразу даёт ответ про букву, если задать вопрос грамотно: "в небе одна, у бабы две, а у деда ни одной".
В вашем варианте загадки он, видимо, пытается подобрать существительное подходящего числа и рода. Мне ответил "это Глаза: у бабы два глаза, у деда ни одного (если дед слепой), а на небе одно солнце (которое иногда символизируют как глаз небес)". Со второй попытки - "зубы" и "Солнце" (потому что солнце можно ассоциировать с золотым зубом).
В общем, правильно сформулированный вопрос это половина ответа. Я думаю это где-то даже хорошо, что он сейчас не пытается спорить с формулировкой.
Автостроение это всегда компромисс в зависимости от конкретных задач. При езде в городском темпе на электричках тормоза почти не используются. В трековых режимах, или при частых разгонах и экстренных торможениях, а может вам просто нравится спортивный вид больших тормозов - это уже другие условия. Что выбрать каждый решает сам.
Может быть несколько AI агентов, на основе одной и той же модели, или разных - как в этом примере https://cookbook.openai.com/examples/structured_outputs_multi_agent. При наличии подходящего API устроить апокалипсис не составит труда. Впрочем, тогда это можно сделать раньше и без AI.
Городские дети чаще видят животных в мультфильмах, полке с игрушками или книжных иллюстрациях. Но это же натуральный абстракционизм. Когда мои впервые столкнулись с козой вживую, имея возможность воспринимать реальность всеми своими органами чувствств, для них это стало настоящим культурным шоком.
Законы физики. Мощность, которую должна отдавать батарея, допустим при разгоне со светофора, в большей степени зависит от массы автомобиля, а не от расстояния на которое вы собираетесь ехать.
Внезапные толчки, вялый отклик и непредсказуемый набор скорости выглядят как болячки АКПП из прошлого, особенность конкретной модели, либо неисправность. В нормальной ситуации такого нет.
Есть интересная концепция, что назначением любой информационной системы в итоге является связывание людей с людьми.
Используемые технологии или абстракции, такие как допустим, научные теории или деление людей на классы - это все средства, но не цель. В этом плане ИИ принципиально ни чего не меняет. Он лишь приводит к изменению связей между людьми.
Проблема на данном этапе в том, что возникновение лишних связей, вызывает у людей непреодолимое желание воевать. Особенно если в моменте нет какой-то определённой цели, для того чтобы объединяться. Прямо принцип "high cohesion, low coupling" в деле. Сейчас эти страхи проецируются на ИИ.
Исторически проблема решается замыканием связей внутри общественных систем, таких как общины или там государства - которые поддерживают долговременные условия, препятствующие конфликтам внутри. Общие цели и т.п.
Следуя логике, если не создавать между людьми лишних связей, то вероятность конфликтов резко снижается в принципе. При этом, сами по себе люди скорее полезны. Поэтому альтернативные сценарии апокалипсиса мне кажутся более вероятными.
Здесь не просто ИИ. LLM это обобщение текстов, которые изначально были написаны людьми.
Проводя лирические аналоги, у них опыт как у прилежного студента, который прочитал все книги на планете. Вопрос на который сейчас пытаются ответить: может-ли чтение в достаточной степени заменить весь остальной опыт, чтобы получить модель человеческого интеллекта?
Интересует насколько качественно та или иная модель усвоила материал. Под качеством усвоения понимается способность давать релевантные ответы не только по прочитанному материалу, но и связывать между собой полученные знания, как это умеют делать люди: абстрагируя, обобщая и т.п.
В такой неполноте и кроется смысл многих задач на логику. Недостающие утверждения, которые связжут условия с ответом, нужно поискать самому - среди ранее заученных прописных истин, путём рассуждений. Это позволяет не только потешить тщеславие, возможно отрастив несколько новых ассоциативных связей в собственном в мозге, но и устроить челенж для AI.