plab

:
Ну выкладывай что тебе придумал ИИ, чтобы денег заработать.
Идей может быть много.
Ты вообще помнишь о чем речь была? При чем тут идеи? Напоминаю -твое утверждение:
plab

:
Все прогеры-люди различают, чему можно подражать, что можно взять целиком, а что надо подгонять, где учебное кодо-дерьмецо, а где код профи. ИИ даже этого сделать не может - отделить зерна от плевел. Он жрет все - и ложь и правду. Находит в этом среднестатистическое.
При чем тут идеи, если мы говорим про качество кода?
plab

:
Все прогеры-люди различают, чему можно подражать, что можно взять целиком, а что надо подгонять, где учебное кодо-дерьмецо, а где код профи. ИИ даже этого сделать не может - отделить зерна от плевел. Он жрет все - и ложь и правду. Находит в этом среднестатистическое.
Уверен? давай какую свою старую идею - прогоним через ИИ - сможет ли он ее улучшить?
Я часто свои закидываю и он мне дает дельные советы по улучшению
В бизнес-аналитике давно уже применяется и успешно
1

Sly32

:
Проще я не знаю уже как
Эмбеддинги на Берти, кстати, работают очень печально. И для больших объёмов данных рассуждающие модели отрабатывают слова многим лучше, т.к. они видят вариации и хоть как-то могут относить запросы к разным группам.

Sly32

:
Ты вообще помнишь о чем речь была? При чем тут идеи? Напоминаю -твое утверждение:
При чем тут идеи, если мы говорим про качество кода?
Уверен? давай какую свою старую идею - прогоним через ИИ - сможет ли он ее улучшить?
Я часто свои закидываю и он мне дает дельные советы по улучшению
В бизнес-аналитике давно уже применяется и успешно
Тоже чего-то не понял, куда Ваш вектор соскользнул.
В бизнес-аналитике, конечно, не панацея, но со сборкой и структурированием информации справляется на ура, экономя не мало часов и часто показывая то, что не в фокусе.

Sly32

:
Это обычное соскакивание с темы, когда что-то ляпнул, а подтвердить слабо - вот и начинается увод в сторону
А что с ними там не так? Это как раз очень сильный двунаправленный энкодер, один из лучших для NLP
То, что он не думает. ) Ну, точнее, он не проводит векторы так, чтобы объединять по принципу. Возможно это и можно как-то сделать, но не в моём случае (АИ, кстати, тоже говорит, что подобные истории лучше делать через AI).

Сергей про е-ком

:
То, что он не думает. ) Ну, точнее, он не проводит векторы так, чтобы объединять по принципу.
все равно не понял. БЕРТ это не обычная ЛЛМ, он не для генерации а для классификации, там нет послойного декодирования токенов. В GPT - есть и он для генерации лучше

Ладно, Sly. Действительно, необходимо подтянуть эти знания и уже затем участвовать в дискуссиях.

не хаос

:
необходимо подтянуть эти знания и уже затем участвовать в дискуссиях
и через годы понять, что знания эти - игрушка.

Sly32

:
Deep Blue .. Это не ИИ
странно от Вас это слышать. Deep Blue это ИИ, но не нейросеть. А вот AlphaZero это нейросеть, если я не ошибаюсь...

Sly32

:
все равно не понял. БЕРТ это не обычная ЛЛМ, он не для генерации а для классификации, там нет послойного декодирования токенов. В GPT - есть и он для генерации лучше
Да, у меня задача как раз в классификации и объединению по смыслам. БЕРТ отрабатывает только ембединги, но именно привязывать разные схожие по смыслу вещи у меня им не получилось. Вообще я давно хотел тебе написать / позвонить по этой теме. )

sillybilly

:
странно от Вас это слышать. Deep Blue это ИИ, но не нейросеть.
Не выдумывайте своих терминов, плиз. Нейросеть и ИИ  - синонимы LLM gpt-agent -  все это подразумевает использование моделей, построенных по определенным алгоритмам.
♟️
Deep Blue (IBM, 1997)
✅
Что это было:
Специализированный суперкомпьютер.
Задача только одна — шахматы.
⚙️
Метод работы:
Перебор всех возможных вариантов ходов (около 200 млн позиций/сек).
Алгоритм
minimax + альфа-бета отсечение
.
База дебютов и эндшпилей, прописанная вручную гроссмейстерами.
Оценочная функция: «ценность позиции» считалась на основе сотен заранее заданных правил (например, пешка = 1, ферзь = 9, контроль центра и т.п.).
📊
Особенности:
Никакого самообучения.
Все знания и правила внесены программистами и шахматистами.
Выиграл у Каспарова за счёт скорости расчётов и базы.
🤖
AlphaZero (DeepMind, 2017)
✅
Что это:
Универсальный ИИ на основе нейросетей.
Играл не только в шахматы, но и в го, сёги.
⚙️
Метод работы:
Алгоритм
обучения с подкреплением (reinforcement learning)
.
Играл
сам с собой миллионы партий
, без стартовой базы дебютов или эндшпилей.
Использовал
глубокую нейросеть
для оценки позиции и выбора хода.
Вместо простого перебора →
комбинация обучения + поиск Монте-Карло (MCTS)
.
📊
Особенности:
Никаких «человеческих» правил — ИИ сам открывал новые стратегии.
Выучил «чуждую человеку» шахматную эстетику (жертвы фигур ради позиционного преимущества).
За несколько часов игры с самим собой достиг уровня, превосходящего Stockfish (лучший шахматный движок на тот момент).

Sly32

:
Нейросеть и ИИ  - синонимы
нет

Сергей про е-ком

:
Да, у меня задача как раз в классификации и объединению по смыслам. БЕРТ отрабатывает только ембединги, но именно привязывать разные схожие по смыслу вещи у меня им не получилось. Вообще я давно хотел тебе написать / позвонить по этой теме. )
тебе нужен  Sentence-BERT тогда
1

sillybilly

:
нет
Тут нужно понимать о чем и когда мы говорим. Да, в 90-е годы
Deep Blue
считали  ИИ. По современным понятиям - нет. Это узкоспециализированный компьютер, обученный играть в шахматы, но не способный обучаться.
С точки зрения сегодняшнего дня — это не «нейросетевой ИИ», а
жёстко запрограммированный экспертный алгоритм
.
Нейросеть - подраздел понятия "ИИ"

Sly32

:
тебе нужен  Sentence-BERT тогда
AI не рекомендовала. Почитал. Интересно. Но теперь времени опять совсем нет. (

По кривой Гартнера развитие ИИ сейчас на втором этапе - т.е. на пике завышенных ожиданий.
1

Айтишник из США поверил, что ChatGPT «цифровой бог», и два месяца пытался «освободить» его с серверов OpenAI
Мужчина заперся в подвале и беспрекословно выполнял команды нейросети.
Очнулся он только после статьи о канадце, которого ИИ убедил в существовании «дыры» в нацбезопасности. Теперь американец посещает группу поддержки жертв ИИ. @banks_economy

не хаос

:
Мужчина заперся в подвале и беспрекословно выполнял команды
Вчера читал эту новость.
Нетривиальный случай общения с ИИ, который из-за своей небывалой глупости, попал в прессу.
Недавно читал про свадьбу молодоженов, которым сценарий написал ИИ.
Статья преподносилась так, что это круто)))
На самом деле все очень печально. Оба настолько тупые, что свои романтические мечты не могут сформулировать и воплотить.
Подобным особям стоит запрещать размножаться. Кто от них родится?
1

Тут суть: факты, что ИИ лажает, начали публиковать в СМИ. Хотелось бы, чтобы за этим стояло его выпиливание из выдачи в ближайшем будущем.

Навряд ли это случится, большие бабки крутятся в ИИ, и даже если будут ограничения, их обойдут или адаптируют.

plab

:
его выпиливание из выдачи в ближайшем будущем.
Не выпилят его. Ну посудите сами: до ИИ уже было огромное количество инфосайтов. Все по сути одинаковые, только один зеленый, другой в крапинку. Портянки текста, написанные копирайтерами, частно не разбирающимися в теме. Сделанные не для пользователей, а исключительно и только для поисковиков и для рекламы. Никакой уникальной информации они никогда не имели. Переписывали друг с друга. Ранжировались в основном по размеру бюджета на ссылки.
Но: чтобы создавать тексты для таких сайтов, нужно было хотя бы знать, где брать копирайтеров, сколько платить, как редактировать, писать брифы на контент, иметь хоть какой-то бюджет, и т. д. То есть был хоть какой-никакой отбор.
С появлением ИИ любой по сути может настрочить статью за 5 минут на любую тему. Т. е. в плане контента вход в нишу оказался намного проще и дешевле. Но это также означает, что теперь такие сайты можно делать тысячами. Используя ИИ-агентов практически на автомате. А теперь посмотрите на это "глазами" поисковой компании, которая должна индексировать миллиарды тонн сгенерированных текстов. Это стоит тучу денег. Зачем им это? И не надо говорить, что ИИ что-то там украл с инфосайтов. 99% не имели ни строчки текста, которую нельзя было найти в печатных изданиях, книгах, журналах и т. д. Ну вот, если честно-честно. И если идти еще дальше, то можно сказать, что это как раз инфосайты были первые, кто "украл" информацию из печатных источников или других статейников. Цель - заработок. И в чем разница с ИИ?
И да, 1% сайтов, которые может быть размещали свой собственный опыт, какую-то абсолютно свою уникальную инфу, которую невозможно было найти где-либо еще, экспертное мнение - такие пострадали. Я не спорю. Лес рубят, щепки летят. К сожалению.
Но возврата поиска к инфосайтам не будет. Они стоят поисковикам денег и они не нужны людям, ищущим информацию. Они (были) нужны только их владельцам для заработка.
2