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.
Для задач нашего мира нужен полноценный аналог зрительной коры и пространственно-временное мышление. Моделирование пространственно-временных отношений в уме - неотъемлимая часть мыслительного процесса человека. У LLM этого нет, и получаются перлы вроде примера с кроссовками выше. Почему человек отвечает сходу правильно? Потому что у него в голове возникают образы этих кроссовок, их пространственное взаимоотношение, и естественная идея поменять их местами.
отсутвтие понимания слова "уверен". Уверен у человека это осознанная оценка извлекаемой из памяти информации, сопоставление с альтернативой. У LLM выдача ответа это неосознанный процесс (с информационной точки зрения!). Можно провести аналогию с мозжечком. Есть цель взять банан, мозжечок сам двигает рукой - управление оркестром мышц не в поле внимания. Ответ LLM - это как рука, берущая банан - отсутсвтие возможности проконтроллировать процесс. У LLM "уверен" - это миллион диалогов, где было сказано это слово. Оно не триггерит мыслительный процесс сверки фактов "под капотом". Вместо этого, условно, находятся подходящие диалоги, и продолжаются небылицы.
Самоосознание с информационной точки зрения не требует "сознания-свидетеля", эмпирического опыта "я-есть", которое следит за информационным потоком. Пережитое "Я-есть" переводит вопрос сознания совсем в другую плоскость, там где оно начинает взаимодействовать с бытием (возможно ли последнее без сознания - никто не даст ответ, ибо все сведенья поступают через субъективный опыт, за его пределы не дано выйти). Вопрос первичности бытия-сознания теряет однозначный ответ, атомы с молекулами могут быть иллюзией и частью "более реального сна", плодом чьего-то космического воображения)
AI-шные клипы пространственно несогласованы, "работают" только благодаря гибкости человеческого восприятия. Но в мозгах есть механизм, который на визуальную несогласованность выдает рвотный рефлекс (интоксикация веществами). Вредно это все для здоровья.
Те кто пишут эти прогнозы, на практике хоть пытаются пользоваться имеющимися инструментами? Думаю, подействовало бы отрезвляюще. Все с остервенением продолжают насиловать LLM, а это тупик. Для AGI нужна интегрированная в мышление "зрительная кора", которая умеет работать с 3D пространством - это минимум.
Банк просто пишет заводу 1к на счет, и потом забирает 1.2к. Депозит на всю сумму не нужен. Депозит идет в резерв (счет в ЦБ), который покрывает межбанковские переводы. Суммарный размер резерва обычно кратно меньше выданных кредитов, т.к. многие расчеты не покидают один и тот же банк, а межбанковские переводы компенсируют друг друга (часть средств уходит в другие банки, часть приходит из других банков). Другими словами, у любого банка имеется возможность "печатать деньги" в количестве, кратно превышающим резервы.
что это опровергает? Только подтверждает. Полотно текста с неверным выводом. Чтобы решать подобные задачи нужна зрительная кора, интегрированная в процесс мышления (image to text плагины не подходят, ибо в мышление не интегрированы).
Эта задача показывает, что текстовая модель - не интеллект. Можно по-другому сформулировать - не интеллект, подходящий для задач реального мира. Наши интеллекты сформировались в результате взаимодйствия с пространством-временем, и всякая мысль проходит черзе внутреннее моделирование и сверку выводов с аксиоматикой пространства-времени. В LLM этого нету, это одномодальный "разум", поэтому он неизбежно будет спотыкаться на тривиальных вещах. Это только один принципиальный дефект. Есть другой существенный дефект - статическая структура знаний, отсутствие этих знаний в поле активного внимания (контекстное окно). У модели нет возможности ретроспективы, как именно она пришла к тому или иному выводу.
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.
Для задач нашего мира нужен полноценный аналог зрительной коры и пространственно-временное мышление. Моделирование пространственно-временных отношений в уме - неотъемлимая часть мыслительного процесса человека. У LLM этого нет, и получаются перлы вроде примера с кроссовками выше. Почему человек отвечает сходу правильно? Потому что у него в голове возникают образы этих кроссовок, их пространственное взаимоотношение, и естественная идея поменять их местами.
гугль выпиливает флешмоб оценки, как по заявкам разрабов так и автоматически.
отсутвтие понимания слова "уверен". Уверен у человека это осознанная оценка извлекаемой из памяти информации, сопоставление с альтернативой. У LLM выдача ответа это неосознанный процесс (с информационной точки зрения!). Можно провести аналогию с мозжечком. Есть цель взять банан, мозжечок сам двигает рукой - управление оркестром мышц не в поле внимания. Ответ LLM - это как рука, берущая банан - отсутсвтие возможности проконтроллировать процесс. У LLM "уверен" - это миллион диалогов, где было сказано это слово. Оно не триггерит мыслительный процесс сверки фактов "под капотом". Вместо этого, условно, находятся подходящие диалоги, и продолжаются небылицы.
Самоосознание с информационной точки зрения не требует "сознания-свидетеля", эмпирического опыта "я-есть", которое следит за информационным потоком. Пережитое "Я-есть" переводит вопрос сознания совсем в другую плоскость, там где оно начинает взаимодействовать с бытием (возможно ли последнее без сознания - никто не даст ответ, ибо все сведенья поступают через субъективный опыт, за его пределы не дано выйти). Вопрос первичности бытия-сознания теряет однозначный ответ, атомы с молекулами могут быть иллюзией и частью "более реального сна", плодом чьего-то космического воображения)
AI-шные клипы пространственно несогласованы, "работают" только благодаря гибкости человеческого восприятия. Но в мозгах есть механизм, который на визуальную несогласованность выдает рвотный рефлекс (интоксикация веществами). Вредно это все для здоровья.
Нужно просто как-то спрятать индусов, которые будут незаметно для мира править косяки их агента.
Те кто пишут эти прогнозы, на практике хоть пытаются пользоваться имеющимися инструментами? Думаю, подействовало бы отрезвляюще. Все с остервенением продолжают насиловать LLM, а это тупик. Для AGI нужна интегрированная в мышление "зрительная кора", которая умеет работать с 3D пространством - это минимум.
Банк просто пишет заводу 1к на счет, и потом забирает 1.2к. Депозит на всю сумму не нужен. Депозит идет в резерв (счет в ЦБ), который покрывает межбанковские переводы. Суммарный размер резерва обычно кратно меньше выданных кредитов, т.к. многие расчеты не покидают один и тот же банк, а межбанковские переводы компенсируют друг друга (часть средств уходит в другие банки, часть приходит из других банков). Другими словами, у любого банка имеется возможность "печатать деньги" в количестве, кратно превышающим резервы.
что это опровергает? Только подтверждает. Полотно текста с неверным выводом. Чтобы решать подобные задачи нужна зрительная кора, интегрированная в процесс мышления (image to text плагины не подходят, ибо в мышление не интегрированы).
Эта задача показывает, что текстовая модель - не интеллект. Можно по-другому сформулировать - не интеллект, подходящий для задач реального мира. Наши интеллекты сформировались в результате взаимодйствия с пространством-временем, и всякая мысль проходит черзе внутреннее моделирование и сверку выводов с аксиоматикой пространства-времени. В LLM этого нету, это одномодальный "разум", поэтому он неизбежно будет спотыкаться на тривиальных вещах. Это только один принципиальный дефект. Есть другой существенный дефект - статическая структура знаний, отсутствие этих знаний в поле активного внимания (контекстное окно). У модели нет возможности ретроспективы, как именно она пришла к тому или иному выводу.