В задуманной мной игре производительность пруда уменьшается, если там ловят рыбу несколько игроков. Баланс построен так, что каждому выгоднее ловить рыбу в лучшем пруде, но если часть игроков выберет менее хороший пруд, общий улов возрастет. Примерно как в "трагедии общин".
Несколько игроков догавариваются о некотором коде, который будет ограничивать их возможности, например запрещает одному игроку ловить рыбу в данном пруду, а второго обязывающего отдавать первому половину улова.
Я думаю о своей игре, где игроки могли бы заключать смартконтракты. Одна из целей - проверить, сможет ли ИИ научиться в нее играть и программировать такие контракты, договариваясь с другими игроками, в том числе и живыми.
Обычно под Nothing понимается что функция не возвращает ни чего, то есть не завершается. А если завершается, но информации не возвращает, то это Unit, то есть всегда одно и то же.
Хотя "immutability, no null, option types, free from data races", "No global state" (как и в Pony). Наверно стоит еще раз посмотреть. Правда мне обязательный return не нравится, врядли я начну его использовать, но это личные вкусы.
Его хвалили за свербыструю компиляцию. Заботы о надежности и качестве кода я там не нашел, да и со скоростью компиляции сложные проверки не очень совместимы.
Nim в плане надежности особо ни чего не дает. Ну позволит он писать также быстро, как на питончике, и работать будет также быстро, как на си, но игючить и падать будет также. У Zig есть интересные идеи, в частности в области Capabilities-based Security, но он еще сырой для продакшена. Pony, если не нужен совсем жесткий realtime, сейчас предпочтительнее.
Вот так всегда, какие-то социальные заморочки мешают правильным техническим решениям, что в свою очередь негативно и на социуме отражается... Но другие то комьюнити не такие "агрессивно-токсичны"? Можно на Pony писать.
Большая часть проблем с безопасностью и значительная часть утечек памяти решилась бы выбором хорошего языка программирования, Rust, Pony, Haskell, в идеале что-то типа Idris. Но примеров для обучения ИИ маловато, а люди слишком ленивые, чтобы осваивать что-то новое.
А нет таких изотопов, которые сами по себе более-менее стабильны, но столкновение с протоном вызвало бы их распад с большим выделнием энергии? В космосе протонов летает довольно много, и работать на таком изотопе батрейка могла бы дольше, поскольку энерговыделние определяется больше не наличем изотопа, а внешней радиацией.
Основная причина галлюцинаций - обобщение. Обучаемая система не может и не должна запоминать все предъявленные факты, она должна найти общее правило. Но факты, типа "Вася родился в феврале" обобщить невозможно. Надо обучающую выборку разделить на две части - содержащую примеры общих правил, и содержащую выделенные факты. И обучать им по разному. Факты вообще хорошо бы помещать в нормальное хранилище, благо нейросеточки хорошо умеют создавать SparQL-запросы.
Исследовалась ли зависимость от языка программирования и языка общения? Лучше всего ИИ создаёт код на Julia https://www.stochasticlifestyle.com/chatgpt-performs-better-on-julia-than-python-and-r-for-large-language-model-llm-code-generation-why/. Можно ожидать, что на нём он окажется полезнее. Также может быть на английском (что проверяли на lojban я даже не надеюсь) он эффективнее, чем на русском.
В задуманной мной игре производительность пруда уменьшается, если там ловят рыбу несколько игроков. Баланс построен так, что каждому выгоднее ловить рыбу в лучшем пруде, но если часть игроков выберет менее хороший пруд, общий улов возрастет. Примерно как в "трагедии общин".
Несколько игроков догавариваются о некотором коде, который будет ограничивать их возможности, например запрещает одному игроку ловить рыбу в данном пруду, а второго обязывающего отдавать первому половину улова.
Я думаю о своей игре, где игроки могли бы заключать смартконтракты. Одна из целей - проверить, сможет ли ИИ научиться в нее играть и программировать такие контракты, договариваясь с другими игроками, в том числе и живыми.
Типичная задача динамического программирования. Неужели нет готовой библиотеки?
А если сравнить с людьми в тех же условиях? Рынок сейчас падает, убытки не удивительны.
Осталось построить нейросети на p-адических числах. Какой там аналог логичтической функции?
Обычно под Nothing понимается что функция не возвращает ни чего, то есть не завершается. А если завершается, но информации не возвращает, то это Unit, то есть всегда одно и то же.
Спасибо! Даже собралось с первой попытки, что не часто бывает при кроскомпиляции! Буду искать, где можно запустить.
А код где-нибудь выложен? Было бы интересно поиграться.
Хотя "immutability, no null, option types, free from data races", "No global state" (как и в Pony). Наверно стоит еще раз посмотреть. Правда мне обязательный return не нравится, врядли я начну его использовать, но это личные вкусы.
Его хвалили за свербыструю компиляцию. Заботы о надежности и качестве кода я там не нашел, да и со скоростью компиляции сложные проверки не очень совместимы.
Судя по первому месту здесь https://www.slant.co/topics/22835/~which-programming-languages-have-the-most-powerful-type-systems Nim раскручивают. Система типов там не особо powerful.
Повторюсь, язык сам по себе хороший, лучше почти всех мейнстимовых. Но основную проблему индустрии, надежность и качество кода, он не пытается решать.
Nim в плане надежности особо ни чего не дает. Ну позволит он писать также быстро, как на питончике, и работать будет также быстро, как на си, но игючить и падать будет также.
У Zig есть интересные идеи, в частности в области Capabilities-based Security, но он еще сырой для продакшена. Pony, если не нужен совсем жесткий realtime, сейчас предпочтительнее.
Вот так всегда, какие-то социальные заморочки мешают правильным техническим решениям, что в свою очередь негативно и на социуме отражается...
Но другие то комьюнити не такие "агрессивно-токсичны"? Можно на Pony писать.
Большая часть проблем с безопасностью и значительная часть утечек памяти решилась бы выбором хорошего языка программирования, Rust, Pony, Haskell, в идеале что-то типа Idris. Но примеров для обучения ИИ маловато, а люди слишком ленивые, чтобы осваивать что-то новое.
Помнится, Маск начинал производить чипы на карбиде кремния, для автомбилей. Если дело пошло, название было бы подходящим.
А нет таких изотопов, которые сами по себе более-менее стабильны, но столкновение с протоном вызвало бы их распад с большим выделнием энергии? В космосе протонов летает довольно много, и работать на таком изотопе батрейка могла бы дольше, поскольку энерговыделние определяется больше не наличем изотопа, а внешней радиацией.
Основная причина галлюцинаций - обобщение. Обучаемая система не может и не должна запоминать все предъявленные факты, она должна найти общее правило. Но факты, типа "Вася родился в феврале" обобщить невозможно.
Надо обучающую выборку разделить на две части - содержащую примеры общих правил, и содержащую выделенные факты. И обучать им по разному. Факты вообще хорошо бы помещать в нормальное хранилище, благо нейросеточки хорошо умеют создавать SparQL-запросы.
Ну да, общая проблема обучения, не только нейросетй, и не только машинного. У людей ложная память бывает достаточно часто.
Исследовалась ли зависимость от языка программирования и языка общения? Лучше всего ИИ создаёт код на Julia https://www.stochasticlifestyle.com/chatgpt-performs-better-on-julia-than-python-and-r-for-large-language-model-llm-code-generation-why/. Можно ожидать, что на нём он окажется полезнее. Также может быть на английском (что проверяли на lojban я даже не надеюсь) он эффективнее, чем на русском.