Инструменты генеративного ИИ редкостное "чудо" - что OpenAI, что Gemini с Sonnet творчески генерируют вызовы несуществующих функций, модулей, классов ... - сам в этом копайся
генерация кода стала первым массовым и прибыльным применением ИИ
Нет. https://savvykenya.com/raging-against-the-gen-ai-machine
"If they keep their promises, by the end of 2025, Meta, Amazon, Microsoft, Google and Tesla will have spent over $560 billion in capital expenditures on AI in the last two years, all to make around $35 billion in revenue."
когда ИИ пузырь лопнет останутся дата центры набитые графическими процессорами
"Например, в научной статье «Иллюзия мышления: понимание сильных и слабых сторон моделей рассуждений через призму сложности задач» исследователи из компании Apple продемонстрировали интересный недостаток LRM (больших рассуждающих моделей), таких как Claude 3.7 Sonnet с функцией рассуждения и DeepSeek-R1 — при возрастании сложности задач точность решения сначала плавно снижается, а потом резко падает до нуля:"
"Это известное ограничение нейросетей, известное ещё с прошлого века: они способны обобщать только в пределах обучающей выборки данных. Даже семимесячные дети способны экстраполировать и обобщать информацию на таком уровне, который недоступен нейросетям."
"
Люди склонны видеть человеческие черты там, где их нет. Это нормально. По этой причине статистическая генерация текста и кажется результатом мыслительного процесса. Так называемая цепочка рассуждений LLM — во многом предмет веры в то, что сгенерированные токены являются «рассуждением»."
"В реальности (неизведанная территория для крупных технологических компаний) истинная сила ИИ заключается в трансформации мировой экономики, способствуя цифровизации промышленности, в том числе тяжёлой, по всему миру. Это рынок объёмом 45 триллионов долларов, на котором работают такие известные поставщики, как Huawei, Ericsson и Nokia, а также десятки стартапов. К сожалению, это также мир рабочих и бетонных полов, где элита Кремниевой долины никогда не работала и чего она не понимает..."
Ничего там не будет. Не взлетит технология 40-50х потому что человеческий мозг работает не так как предавляли тогда и влияния на производительность оно также не оказывает. https://www.fierce-network.com/modernization/ai-bubble-verge-bursting
The AI bubble is on the verge of bursting
"Я буквально рассмеялся в голос, когда на прошлой неделе прочитал о раннем финансировании (2 млрд долларов) и оценке (12 млрд долларов) стартапа в сфере искусственного интеллекта Thinking Machines.
Эта сделка — самый явный признак того, что нынешний пузырь искусственного интеллекта находится на грани схлопывания.
У Thinking Machines нет ни продукта, ни дохода. Зато есть 45 сотрудников с высокой зарплатой, плавающих в бассейне самолюбования Кремниевой долины, поддерживаемых страхом упустить что-то важное (FOMO) у инвесторов.
Даже его название, которое он украл у одноименной провалившейся компании 80-х годов, занимавшейся разработкой суперкомпьютеров , отдает высокомерием « самых умных парней в комнате."
этим не имеет значения если слитой информацией никак не воспользоваться, а инфраструктуру программную аэрофлотовцы восстановили из бэкапов довольно шустро
и не просто публичными
OpenAI записывает разговоры что как сказал Сэм Альтман будет использовано в суде и раскрыто спецслужбам
любое "облако" это чей-то компьютер ;)
[Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024] искусственные нейронные сети старая технология из 40х. тогда считали что мозг работает именно так.
"В качестве предмета исследования искусственные нейронные сети впервые заявили о себе в 1940-е годы. Стремясь воспроизвести функции человеческого мозга, исследователи создали простые аппаратные (а позже программные) модели биологического нейрона и системы его соединений. Когда нейрофизиологи достигли более глубокого понимания нервной системы человека, эти ранние попытки стали восприниматься как весьма грубые аппроксимации. Тем не менее, на этом пути были достигнуты впечатляющие результаты, стимулировавшие дальнейшие исследования, которые привели к созданию более изощренных сетей." поэтому никакого сверхразума на нейронках не будет.
"Фундаментальные ограничения генеративного ИИ становятся всё более очевидными даже для многих его ранних сторонников. Как отмечали Франсуа Шолле и другие исследователи ИИ, глубокие нейронные сети страдают от изначальной хрупкости: им трудно обобщать данные, выходящие за рамки тренировочных данных, они терпят неудачу в базовых задачах рассуждения и остаются ненадёжными в приложениях, требующих согласованности или точности. Несмотря на обработку огромных объёмов цифровой информации, эти модели сталкиваются с жёсткими ограничениями в своей способности к обучению и адаптации. Частично проблема кроется в самой архитектуре искусственных нейронных сетей, которые были разработаны на основе бихевиористской психологии середины XX века."
(бихевиористской - behavioral - поведенческий)
"В отличие от органического мозга, обладающего богатой внутренней структурой, врождёнными целями и репрезентативными рамками, искусственные сети в значительной степени неструктурированы и полагаются на грубые статистические ассоциации. Человеческий разум может усвоить новую концепцию, рассмотрев несколько примеров; модели машинного обучения обычно требуют миллионов. Гибридные подходы, объединяющие символическое мышление с глубоким обучением, такие как успех AlphaFold2 в фолдинге белков, дают более многообещающие результаты, но они требуют тщательной разработки для решения конкретных задач. Общего метода построения модульных структурированных когнитивных систем в системах глубокого обучения не существует, и нет гарантии, что такой метод будет найден.
Признаки разочарования уже появляются. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла недавно признал, что, несмотря на огромные инвестиции компании в OpenAI и другие проекты в области генеративного ИИ, ощутимого роста производительности пока не наблюдается. Он просто сформулировал истинный ориентир: если бы генеративный ИИ был преобразующим, мы бы уже наблюдали ускорение роста мировой экономики..."
"Вместо того, чтобы спровоцировать массовую безработицу, более непосредственные эффекты генеративного ИИ, вероятно, будут отражать более широкие тенденции трансформации рабочих мест, уже разворачивающиеся сегодня, а именно деквалификацию и слежку. Предварительные исследования показывают, что технологии генеративного ИИ повышают производительность в основном среди низкоквалифицированных работников, помогая стандартизировать результаты, но мало что делая для улучшения высококвалифицированной, сложной работы. Неслучайно, что эти системы превосходно справляются с генерацией текстов среднего качества и базового кода — тех задач, которые выполняют студенты, поэтому одним из основных вариантов использования ChatGPT было предоставление студентам возможности списывать. По мере того, как такие инструменты становятся все более распространенными, существует риск цифровой деквалификаций в таких областях, как компьютерное программирование, графический дизайн и юридические исследования, где алгоритмически сгенерированные результаты могут заменить результаты, производимые работниками со средним уровнем компетентности."
Комментарии
Инструменты генеративного ИИ редкостное "чудо" - что OpenAI, что Gemini с Sonnet творчески генерируют вызовы несуществующих функций, модулей, классов ... - сам в этом копайся
... или свертывайте свою шарманку :D (относительно скоро этот мыльный ИИ пузырь лопнет)
Что еще ожидать от человека работающего на MicroSoft? Copilot, OpenAI, GitHub все эти ниточки ведут к (сюрприз) MicroSoft
Логично. Самый энергожрущий язык программирования (и один из самых тормозных..., но с >> C << расширениями более-менее) в связке с энергожрущим ИИ 🤭
Комментарий скрыт за нарушение правил комментирования.
Правила тут, их всего 5
Нет. https://savvykenya.com/raging-against-the-gen-ai-machine
"If they keep their promises, by the end of 2025, Meta, Amazon, Microsoft, Google and Tesla will have spent over $560 billion in capital expenditures on AI in the last two years, all to make around $35 billion in revenue."
когда ИИ пузырь лопнет останутся дата центры набитые графическими процессорами
Сегодня с нами на арене Марк Цукерберг исполняющий смертельный номер (звучит дробь)
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/920924/ «Тупой ИИ» с нами надолго. Почему в новых моделях больше галлюцинаций
"Например, в научной статье «Иллюзия мышления: понимание сильных и слабых сторон моделей рассуждений через призму сложности задач» исследователи из компании Apple продемонстрировали интересный недостаток LRM (больших рассуждающих моделей), таких как Claude 3.7 Sonnet с функцией рассуждения и DeepSeek-R1 — при возрастании сложности задач точность решения сначала плавно снижается, а потом резко падает до нуля:"
"Это известное ограничение нейросетей, известное ещё с прошлого века: они способны обобщать только в пределах обучающей выборки данных. Даже семимесячные дети способны экстраполировать и обобщать информацию на таком уровне, который недоступен нейросетям."
"
Люди склонны видеть человеческие черты там, где их нет. Это нормально. По этой причине статистическая генерация текста и кажется результатом мыслительного процесса. Так называемая цепочка рассуждений LLM — во многом предмет веры в то, что сгенерированные токены являются «рассуждением»."
Комментарий скрыт за нарушение правил комментирования.
Правила тут, их всего 5
но надежда есть
"В реальности (неизведанная территория для крупных технологических компаний) истинная сила ИИ заключается в трансформации мировой экономики, способствуя цифровизации промышленности, в том числе тяжёлой, по всему миру. Это рынок объёмом 45 триллионов долларов, на котором работают такие известные поставщики, как Huawei, Ericsson и Nokia, а также десятки стартапов. К сожалению, это также мир рабочих и бетонных полов, где элита Кремниевой долины никогда не работала и чего она не понимает..."
Ничего там не будет. Не взлетит технология 40-50х потому что человеческий мозг работает не так как предавляли тогда и влияния на производительность оно также не оказывает.
https://www.fierce-network.com/modernization/ai-bubble-verge-bursting
The AI bubble is on the verge of bursting
"Я буквально рассмеялся в голос, когда на прошлой неделе прочитал о раннем финансировании (2 млрд долларов) и оценке (12 млрд долларов) стартапа в сфере искусственного интеллекта Thinking Machines.
Эта сделка — самый явный признак того, что нынешний пузырь искусственного интеллекта находится на грани схлопывания.
У Thinking Machines нет ни продукта, ни дохода. Зато есть 45 сотрудников с высокой зарплатой, плавающих в бассейне самолюбования Кремниевой долины, поддерживаемых страхом упустить что-то важное (FOMO) у инвесторов.
Даже его название, которое он украл у одноименной провалившейся компании 80-х годов, занимавшейся разработкой суперкомпьютеров , отдает высокомерием « самых умных парней в комнате."
https://www.versobooks.com/blogs/news/is-the-ai-bubble-about-to-burst
самые лучшие шрифты для программистов поставлялись с Borland Pascal / C++ (почти шутка) - они векторные :)
https://moddingwiki.shikadi.net/wiki/BGI_Stroked_Font
этим не имеет значения если слитой информацией никак не воспользоваться, а инфраструктуру программную аэрофлотовцы восстановили из бэкапов довольно шустро
бел, укр и рус станут "праваками" и не проголосуют за "леваков" - вот поэтому нет
и не просто публичными
OpenAI записывает разговоры что как сказал Сэм Альтман будет использовано в суде и раскрыто спецслужбам
любое "облако" это чей-то компьютер ;)
[Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024] искусственные нейронные сети старая технология из 40х. тогда считали что мозг работает именно так.
"В качестве предмета исследования искусственные нейронные сети впервые заявили о себе в 1940-е годы. Стремясь воспроизвести функции человеческого мозга, исследователи создали простые аппаратные (а позже программные) модели биологического нейрона и системы его соединений. Когда нейрофизиологи достигли более глубокого понимания нервной системы человека, эти ранние попытки стали восприниматься как весьма грубые аппроксимации. Тем не менее, на этом пути были достигнуты впечатляющие результаты, стимулировавшие дальнейшие исследования, которые привели к созданию более изощренных сетей." поэтому никакого сверхразума на нейронках не будет.
perceptron perception восприятие
Комментарий скрыт за нарушение правил комментирования.
Правила тут, их всего 5
не могу это не скопировать и не распространить :)
"Фундаментальные ограничения генеративного ИИ становятся всё более очевидными даже для многих его ранних сторонников. Как отмечали Франсуа Шолле и другие исследователи ИИ, глубокие нейронные сети страдают от изначальной хрупкости: им трудно обобщать данные, выходящие за рамки тренировочных данных, они терпят неудачу в базовых задачах рассуждения и остаются ненадёжными в приложениях, требующих согласованности или точности. Несмотря на обработку огромных объёмов цифровой информации, эти модели сталкиваются с жёсткими ограничениями в своей способности к обучению и адаптации. Частично проблема кроется в самой архитектуре искусственных нейронных сетей, которые были разработаны на основе бихевиористской психологии середины XX века."
(бихевиористской - behavioral - поведенческий)
"В отличие от органического мозга, обладающего богатой внутренней структурой, врождёнными целями и репрезентативными рамками, искусственные сети в значительной степени неструктурированы и полагаются на грубые статистические ассоциации. Человеческий разум может усвоить новую концепцию, рассмотрев несколько примеров; модели машинного обучения обычно требуют миллионов. Гибридные подходы, объединяющие символическое мышление с глубоким обучением, такие как успех AlphaFold2 в фолдинге белков, дают более многообещающие результаты, но они требуют тщательной разработки для решения конкретных задач. Общего метода построения модульных структурированных когнитивных систем в системах глубокого обучения не существует, и нет гарантии, что такой метод будет найден.
Признаки разочарования уже появляются. Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла недавно признал, что, несмотря на огромные инвестиции компании в OpenAI и другие проекты в области генеративного ИИ, ощутимого роста производительности пока не наблюдается. Он просто сформулировал истинный ориентир: если бы генеративный ИИ был преобразующим, мы бы уже наблюдали ускорение роста мировой экономики..."
по мере проникновения генеративного ИИ в поседневную жизнь увеличится деквалификация и слежка за сотрудниками
https://www.versobooks.com/blogs/news/is-the-ai-bubble-about-to-burst (Аарон Бенанав о том, почему искусственный интеллект не изменит мир. Он лишь ухудшает работу.)
"Вместо того, чтобы спровоцировать массовую безработицу, более непосредственные эффекты генеративного ИИ, вероятно, будут отражать более широкие тенденции трансформации рабочих мест, уже разворачивающиеся сегодня, а именно деквалификацию и слежку. Предварительные исследования показывают, что технологии генеративного ИИ повышают производительность в основном среди низкоквалифицированных работников, помогая стандартизировать результаты, но мало что делая для улучшения высококвалифицированной, сложной работы. Неслучайно, что эти системы превосходно справляются с генерацией текстов среднего качества и базового кода — тех задач, которые выполняют студенты, поэтому одним из основных вариантов использования ChatGPT было предоставление студентам возможности списывать. По мере того, как такие инструменты становятся все более распространенными, существует риск цифровой деквалификаций в таких областях, как компьютерное программирование, графический дизайн и юридические исследования, где алгоритмически сгенерированные результаты могут заменить результаты, производимые работниками со средним уровнем компетентности."
при чем тут картошка с заглавного фото?
Комментарий скрыт за нарушение правил комментирования.
Правила тут, их всего 5
одним и тем же профилем на ноуте-компе пользуется вся семья🤔, но смысл контроля по лицу для входа на сайт в цифровом концлагере