такие истории в любом случае происходят. Технарь, столкнувшийся с LLM, быстро раскусывает опасность, т.к. в точных науках галлюцинации приводят к легко обнаруживаемым поломкам. У гуманитариев, разного рода менеджеров, с этим все хуже - можно в блаженном неведении пребывать намного дольше.
Вы можете атлас с породами скачать и распознать, а модель не сможет. У нее в датасете обучения должно быть по 100 собак каждой породы в разных ракурсах.
Написание даже небольшого куска кода с LLM - это рулетка, поэтому в средах типа Cursor AI уже добавили параметр "циклы". На одну задачу запускается несколько агентов для выбора лучшего решения. Но чтобы выбрать лучшее решение, нужно сперва разобраться в каждом из них. Когда эта рулетка масштабируется без надлежащего контроля, получается огромная база щиткода, которую невозможно сопровождать. См. недавний пример с бровсером, на который ушло $5 миллионов LLM затрат, в результате получилась репа, которая не собиралась, а после починки проваливала 90% тестов по комплайенсам. И это еще ее не посмотрели на предмет мемори ликов и уязвимостей.
Представьте себе, что наш 3D мир это срез 4D, и вся комплексная биохимия, "творящая чудеса" под микроскопом, объясняется некими непостижимыми нашим сознанием связями в дополнительном измерении. Т.е. биологический интеллект получается "машиной в 4D". Тогда попытка получить ИИ сопоставимой сложности в 3D вынудит "размазывать" машину в значительно большем объеме. Скажем, для построения интеллекта человеческого уровня вместо 100млрд транзисторов потребуется 460трлн. Столько транзисторов у 2300 nVidia B200 суммарной стоимостью $92млн. Осовная беда АГИшников в том, что они пытаются строить сильный интеллект, не имея понимания, как именно он работает в человеке. Это напоминает первые попытки полета в средние века - привязали к рукам кожанные крылья и прыгнули со скалы. Для начала нужно аэродинамику открыть.
Богачи слабо влияют на инфляцию своими состояниями, т.к. в ресурсном выражении их потребление не столь велико. В инфляции виновата современная банковская система, которая создает кредитные деньги из воздуха. Банк раздает кредиты из воздуха (деньги вкладчика ему для этого не нужны), и далее играет в игру с балансировкой резервов для покрытия межбанковских переводов. Эти переводы идут как наружу, так и вовнутрь от других банков (компенсируют друг друга), таким образом величина резерва значительно меньше раздаваемых кредитов. Деньги от вкладчика лишь сопособ пополнить эти резервы дешевле кредита от ЦБ.
уже ткнули, напр. vast dot ai . Но идея площадки сдать GPU дешевле, чем облака. 5090 за 12 часов должна вам дать $1.2 после 25% комиссии. За 6 лет окупится, если не сгорит. От дуровской площадки стоит ожидать чего-то подобного.
Нету там никакой надежды. Так работает современный финансохайповый капитализм - пока ты на гребне волны, делай вид, что все тип топ. Тебе ж мультимилионные бонусы идут - мечта любого стартапера. Можно вспомнить Theranos.
За это упрощение граждане платят инфляцией в реальном секторе, т.к. датацентры оттягивают на себя серьезный ресурс. А бОльшая часть запросов мусорная - от спамеров, от людей, кому лень гугл листать, и от школьников, делающих на ГПТ домашнее задание.
Единственный разумный вариант для Тайваня на сегодня - быстро и мирно лечь под Китай. США там далеко за океаном решает вопросы удержания биржевых индексов и увеличения корпоративной маржи. Этим приматам все приносится в жертву. Сама проблема Китая возникла благодаря такому подходу. Китай на расстоянии 200км и с ком. партией, т.е. господствующей бюрократией. Она умеет интересы капиталиста принести в жертву, а значит априори более дееспособна на международной арене.
Хорошая модульность это исключение, большинство проектов в той или иной степени монолитны, ибо так проще. ИИ большой проект сам не потянет по определению, т.к. постоянная память фиксирована (веса в сети), а в контекст все не влезет.
В этом соревновании в конце все сведется к энергоэффективности в условиях исчерпания ископаемого топлива. Так вот сжигание килограмма дерева по выхлопу примерно равно поеданию килограмма сухого корма кожанным мешком, так что не все так однозначно.
Закрытая задача != хорошо закрытая задача. Если каждое такое закрытие будет сопровождаться внедрением очередной порции треш кода (а так обычно у ИИ и происходит), то через пару месяцев сопровождать эту код базу станет невозможно.
$200 млрд на кластеры - на это надо смотреть, как на пессиместический прогноз. Это только кажется небольшой цифрой на фоне ВВП. Производство материального намного меньше, по оценкам до 20% ВВП. Таким образом $200млрд это не столько 1% ВВП, сколько 5% от разного рода производств. Это инфляция каждому в карман, при этом корпорации будут пытаться использовать эти дата центры вместо людей. Про результирующий "падеж качества" промолчим, уже давно все привыкли. Но в итоге получается: безработные + инфляционное давление. Куда девать рты? На войну что ли посылать? Куда-то туда все и движется.
Генератор тех долга. Но уровень аутсорсных низкого качества индусов выдает. Однако нужно еще в итоге сравнивать со стоимостью таких индусов.
такие истории в любом случае происходят. Технарь, столкнувшийся с LLM, быстро раскусывает опасность, т.к. в точных науках галлюцинации приводят к легко обнаруживаемым поломкам. У гуманитариев, разного рода менеджеров, с этим все хуже - можно в блаженном неведении пребывать намного дольше.
маразм крепчал
Вы можете атлас с породами скачать и распознать, а модель не сможет. У нее в датасете обучения должно быть по 100 собак каждой породы в разных ракурсах.
Написание даже небольшого куска кода с LLM - это рулетка, поэтому в средах типа Cursor AI уже добавили параметр "циклы". На одну задачу запускается несколько агентов для выбора лучшего решения. Но чтобы выбрать лучшее решение, нужно сперва разобраться в каждом из них. Когда эта рулетка масштабируется без надлежащего контроля, получается огромная база щиткода, которую невозможно сопровождать. См. недавний пример с бровсером, на который ушло $5 миллионов LLM затрат, в результате получилась репа, которая не собиралась, а после починки проваливала 90% тестов по комплайенсам. И это еще ее не посмотрели на предмет мемори ликов и уязвимостей.
Представьте себе, что наш 3D мир это срез 4D, и вся комплексная биохимия, "творящая чудеса" под микроскопом, объясняется некими непостижимыми нашим сознанием связями в дополнительном измерении. Т.е. биологический интеллект получается "машиной в 4D". Тогда попытка получить ИИ сопоставимой сложности в 3D вынудит "размазывать" машину в значительно большем объеме. Скажем, для построения интеллекта человеческого уровня вместо 100млрд транзисторов потребуется 460трлн. Столько транзисторов у 2300 nVidia B200 суммарной стоимостью $92млн. Осовная беда АГИшников в том, что они пытаются строить сильный интеллект, не имея понимания, как именно он работает в человеке. Это напоминает первые попытки полета в средние века - привязали к рукам кожанные крылья и прыгнули со скалы. Для начала нужно аэродинамику открыть.
Богачи слабо влияют на инфляцию своими состояниями, т.к. в ресурсном выражении их потребление не столь велико. В инфляции виновата современная банковская система, которая создает кредитные деньги из воздуха. Банк раздает кредиты из воздуха (деньги вкладчика ему для этого не нужны), и далее играет в игру с балансировкой резервов для покрытия межбанковских переводов. Эти переводы идут как наружу, так и вовнутрь от других банков (компенсируют друг друга), таким образом величина резерва значительно меньше раздаваемых кредитов. Деньги от вкладчика лишь сопособ пополнить эти резервы дешевле кредита от ЦБ.
уже ткнули, напр. vast dot ai . Но идея площадки сдать GPU дешевле, чем облака. 5090 за 12 часов должна вам дать $1.2 после 25% комиссии. За 6 лет окупится, если не сгорит. От дуровской площадки стоит ожидать чего-то подобного.
люди уйдут от такого LLM к конкуренту.
Нету там никакой надежды. Так работает современный финансохайповый капитализм - пока ты на гребне волны, делай вид, что все тип топ. Тебе ж мультимилионные бонусы идут - мечта любого стартапера. Можно вспомнить Theranos.
За это упрощение граждане платят инфляцией в реальном секторе, т.к. датацентры оттягивают на себя серьезный ресурс. А бОльшая часть запросов мусорная - от спамеров, от людей, кому лень гугл листать, и от школьников, делающих на ГПТ домашнее задание.
Как только стратегия становится известной, крупные игроки используют знание о ней против толпы.
revolt - устраивать революцию, revolve в таком смысле совсем не используется.
Единственный разумный вариант для Тайваня на сегодня - быстро и мирно лечь под Китай. США там далеко за океаном решает вопросы удержания биржевых индексов и увеличения корпоративной маржи. Этим приматам все приносится в жертву. Сама проблема Китая возникла благодаря такому подходу. Китай на расстоянии 200км и с ком. партией, т.е. господствующей бюрократией. Она умеет интересы капиталиста принести в жертву, а значит априори более дееспособна на международной арене.
Хорошая модульность это исключение, большинство проектов в той или иной степени монолитны, ибо так проще. ИИ большой проект сам не потянет по определению, т.к. постоянная память фиксирована (веса в сети), а в контекст все не влезет.
В этом соревновании в конце все сведется к энергоэффективности в условиях исчерпания ископаемого топлива. Так вот сжигание килограмма дерева по выхлопу примерно равно поеданию килограмма сухого корма кожанным мешком, так что не все так однозначно.
Закрытая задача != хорошо закрытая задача. Если каждое такое закрытие будет сопровождаться внедрением очередной порции треш кода (а так обычно у ИИ и происходит), то через пару месяцев сопровождать эту код базу станет невозможно.
Годный партизанский маркетинг.
$200 млрд на кластеры - на это надо смотреть, как на пессиместический прогноз. Это только кажется небольшой цифрой на фоне ВВП. Производство материального намного меньше, по оценкам до 20% ВВП. Таким образом $200млрд это не столько 1% ВВП, сколько 5% от разного рода производств. Это инфляция каждому в карман, при этом корпорации будут пытаться использовать эти дата центры вместо людей. Про результирующий "падеж качества" промолчим, уже давно все привыкли. Но в итоге получается: безработные + инфляционное давление. Куда девать рты? На войну что ли посылать? Куда-то туда все и движется.
хорошо работает подход наоборот, когда LLM - (дополнительный) ревьювер.