ИИ пузырь (11 онлайн)
- Автор темы Antonio
- Дата начала
Взаимоисключающие если исходить из вашей же аргументации ) потому что RAG - это как раз именно поисковик
и этот функционал дефолтен - практически в любой современной нейросети )
И как всегда вы обжигаетесь на собственной же аргументации - потому что не владеете предметом )
а я владею , притом что я гораздо более скептичен к нейросетям нежели вы , возможно потому и не владеете - потому что романтизируете банальность )
@Zerocool, гитарист-психиатр, который пользуется ИИ, но всем крайне не советует, а так же топовый звукоинженер, которых не найти, заодно знаток IT и видимо номинант на Нобелевку по мыльным пузырям.
Говорил мне продюсер, не связывайся с гитаристами, а тем более никогда не давай им делать аранжировку и сведение
Говорил мне продюсер, не связывайся с гитаристами, а тем более никогда не давай им делать аранжировку и сведение
Большой проект, скорее всего и не получится, пока. Либо это будет Франкенштейн из множественного разнообразия нелепых (но едва работающих) функций, либо просто засыпется.
Пока нейронки хватает именно на мелкие поделки, функцию написать, воспользоваться как справочником, что то оптимизировать ну и т.д. по мелочи.
Сам иногда пользуюсь подсказками GPT, типа какие ключи ffmpeg указать, что бы сделать вот так. Вроде пока не обманывал, но если что то посерьезней — все, финишь. Там елементарные затыки по синтаксису начинаются. Может от того что GPT и не заточен под программирование, но тогда зачем пиздеть? Отвечал бы "не знаю" не морочил бы голову.
вот самый мудрый вопрос в этой глупой теме )), - он "заточен" под то чтобы "пиздеть " ))) он по сути своей не может давать правдивые ответы ) потому что не способен отличить достоверную информацию от недостоверной
)( в в субд для этого хотя бы есть ключи, у нейронки нет ) ) плюс к этому алгоритмически заточен на ублажение и облизывание пользователя любым доступным способом)Я уже не раз писал , нейронка - это лутбокс)) кинул монетку - авось что то выиграешь , но мало
) хочется еще
ООО..... Не курю... но мысленно - камин.. кресло.. коньяк.. огромная сигара и что то лёгкое из 60х играет по радио..
Зеракул вышел на тропу войны! Это вообще момент!
Вы.. молодеж недавняя на форуме не способны оценить масштаб вулканоизвержения! А будет же всё обоснованно и максимально как у Стивена Сигла) он особо из последних сил ни с кем не бодался, у него всё жёстко - быстро..)
Зеракул вышел на тропу войны! Это вообще момент!
Вы.. молодеж недавняя на форуме не способны оценить масштаб вулканоизвержения! А будет же всё обоснованно и максимально как у Стивена Сигла) он особо из последних сил ни с кем не бодался, у него всё жёстко - быстро..)
Неудобно повторять, я только что выкладывал ссылку на свой большой проект.
Любой большой проект состоит из множества функций. И клод и джеминай последнии спокойно пишут функцию следуя промптам.
найти нужный девайс по конкретным запросам ( с конкретными размерами и техническими данными )( , на страницах инет магазинов , это по вашему сложная задача )?)))
ну какое же бесконечно тупое - этот ваш фетиш - если не способен справится с элементарной задачей , с которой человек справляется в 10 раз быстрее и продуктивнее ))))
я с ней справился за минуту , а потом лишь проверял нейросети
))ни одна из них не нашла то что я нашел )) даже после моих подсказок ))разнообразных )хотя у нее же доступ "ко всем знаниям человечества "
Кто мешает дать ему достоверную информацию? Это называется контекст. Как научитесь давать нейросети адекватный контекст, сразу получите достойный результат.
Это опять ваши выдумки , галлюцинации и вранье ИИ вообще не зависят от точности контекста ) а только от ее способа фильтрации информации ))
болт на 32 / какой еще контекст может быть точнее )?) , она вам предложит болт на 25 , на 16 , и вообще мебельный саморез ) а потом извиниться)) и продолжит галлюцинировать ) потому что для нее болт на 25 , на 16 , на 32 и мебельный саморез равноценны в выдаче
)..там нет флагов , какой из них достовернее
)самый пи....ц когда люди начинают с ИИ советоваться по поводу серьезных лекарств )) а потом следовать ее советам ))
@Antonio, вы про эту ссылку cortexgym.com?
Извините, я просто не сразу понял что это "большой проект". Хотите я вам CMS систему форума за полчаса подниму? Если плюшки там какие понадобятся, посчитать из базы данных, собрать статистику и.т.д... Пишите условия, я вам Офисе, в Microsoft Access посчитаю.
Извините, я просто не сразу понял что это "большой проект". Хотите я вам CMS систему форума за полчаса подниму? Если плюшки там какие понадобятся, посчитать из базы данных, собрать статистику и.т.д... Пишите условия, я вам Офисе, в Microsoft Access посчитаю.
Если в контекст попало много лишней информации (например, обрывки рекламы с сайта), точность падает, так как ИИ может отвлечься на мусор и дать неверный ответ.
Слабые модели начинают быстро тупить если в одном окне чата задавать не связанные одной узкой темой вопросы. Они начинают пытаться увязать и то и это или тригериться туда сюда.
Слабые модели начинают быстро тупить если в одном окне чата задавать не связанные одной узкой темой вопросы. Они начинают пытаться увязать и то и это или тригериться туда сюда.
Последнее редактирование:
еще раз , уже писал не раз LLM - это не кот шредингера ) , это максимально предсказуемая хреновина , за которой стоят максимально древние алгоритмы , написанные еще в середине 20 ого столетия) там внутри черной коробки не происходит никакого экзистенциального роста))
тупость и примитивность этих алгоритмов пытаются компенсировать бесконечными перекрестными правилами и натравливая одну нейросеть на другую ) - но это не синдром роста , это синдром застоя и полного отсутствия идей ) ...
Именно по этому самые новые модели LLM с завидной регулярностью обсираются на самых примитивных задачах , где чуть чуть меняются условия ) потому что корневые алгоритмы эвристики - не меняются) ...бо как если их изменить - вся нейросеть рассыпется как карточный домик , а текущие - никак не отвечают принципам сложного мышления ))
Поэтому LLM в текущем виде это ничто иное как максимально "грязная " СУБД , с максимально дружественным пользователю интерфейсом )причем это уже как раз вовсю чистый маркетинг )) я про интерфейс)
тупость и примитивность этих алгоритмов пытаются компенсировать бесконечными перекрестными правилами и натравливая одну нейросеть на другую ) - но это не синдром роста , это синдром застоя и полного отсутствия идей ) ...
Именно по этому самые новые модели LLM с завидной регулярностью обсираются на самых примитивных задачах , где чуть чуть меняются условия ) потому что корневые алгоритмы эвристики - не меняются) ...бо как если их изменить - вся нейросеть рассыпется как карточный домик , а текущие - никак не отвечают принципам сложного мышления ))
Поэтому LLM в текущем виде это ничто иное как максимально "грязная " СУБД , с максимально дружественным пользователю интерфейсом )причем это уже как раз вовсю чистый маркетинг )) я про интерфейс)
Последнее редактирование:
Antonio
Т есть графики - того что нейросети тупеют, не убеждают ?))) , и графики того что вместо пользы - количество жопочасов потраченных на ошибки нейрости увеличивается, не убеждают )?)хотите померяться графиками )?)) вы живете в информационном мире , на каждую точку зрения найдется убедительный график )
В марте 2026 года зафиксирован неожиданный тренд: компании начали массово возвращать в штаты Senior-разработчиков и редакторов, предлагая им зарплаты в 1.5–2 раза выше, чем в 2024-м.
Это тоже в открытом доступе , продолжать )?))
- Причина: Выяснилось, что ИИ-агенты отлично справляются с рутиной, но создают архитектурные ошибки, которые накапливаются и обрушивают системы через 3–4 месяца эксплуатации.
- Новая роль: Появилась профессия AI Auditor — специалист, который проверяет код нейросети на наличие скрытых уязвимостей и логических галлюцинаций.
Это тоже в открытом доступе , продолжать )?))
- Кризис обучения: Модели начали «тупеть», обучаясь на результатах работы других ИИ. Это явление назвали «коллапсом модели».
- Решение: Появление закрытых «Элитных сетей» (Human-Only Networks), доступ в которые возможен только после биометрического подтверждения личности и прохождения сложных тестов на «человечность».
- Если вернуться к Суно, то по такой логике после первой версии нейронки и их модели, Суно только деградировало.
Хотя тут ответ будет предсказуем, что Суно как было гавном, так и будет )))
- Видео и картинки теперь генерируется не с 4 пальцами и тремя сиськами, как раньше, а стало 10 пальцев и одна сиська в лучшем случае.
И тут ответ будет предсказуем, что сиськи у них тоже гавно, если даже две, резиновая баба и то лучше )))
Хотя тут ответ будет предсказуем, что Суно как было гавном, так и будет )))
- Видео и картинки теперь генерируется не с 4 пальцами и тремя сиськами, как раньше, а стало 10 пальцев и одна сиська в лучшем случае.
И тут ответ будет предсказуем, что сиськи у них тоже гавно, если даже две, резиновая баба и то лучше )))
Antonio
Я вам обьясню максимально просто , - если человек любит жрать мясо , он не будет сидеть на веганских сайтах )так что в вашем инфопузыре , - нейросети уже прям победно шагают по планете , - правда в реальности все несколько сложнее
и это тоже один из серьезных вызовов с которым столкнулось человечество в информационную эру - сегментация информации )
и нейросети никак не помогают , а только усугубляют ситуацию )
А человеки очень не любят покидать насиженные гнездышка)) , поэтому после моих картинок про поиск LLM , вы решили что я туповат и что то не так делаю, а за этим простая психология стоит - ваш пузырек только чуть чуть иголочкой дернули
( и это нормально , это защитная реакция ) ) хотя его даже не проткнули, только чуть чуть поддели ) А представьте себе что будет когда он лопнет и вы столкнетесь с реальностью )?))
Смотря, какой план будет предоставлен. Чтобы получилось нормально, приходится довльно подробно все расписать: из каких модулей будет состоять проект, какими библиотеками пользоваться можно, а какими - нет, указать стилистику кода, стиль комментариев и т.д. При надлежащем плане получается вполне удобоваримая конструкция, которую довольно быстро удается отладить, причем с сохранением понимания, что и как там сделано. Интересно, что в процессе и самому получается учиться, поскольку ИИ неплохо разжеваевает, что, и зачем он делает. Не буду судить о нейросетевой музыке, но для программирования чего угодно сейчас это реально работающий и очень эффективный инструмент.
Девайс - может быть и не очень сложная. А найти, например, какой-нибудь электронный компонент типа операционного усилилителя или ЦАП с желаемыми характеристиками в каталогах многочисленных производителей - так еще задача. ИИ решает ее мгновенно, предлагая сразу несколько вариантов. Да, надо перепроверить выборку, самому заглянув в даташиты. Но это на много порядков быстрее, чем самому рыться по разномастным каталогам или агрегатором типа alldatasheet.
Проект однозначно больше. Многократно. Тем более, что план тоже пишется с помощью нейросети.
У меня решал, и неоднократно. Последний раз искал ОУ Rail-to-Rail, но такой, чтобы допускал однополярное питание больше 12В. Сам найти не смог. Chat GPT предложил сразу пять вариантов от разных производителей. Да, в одном ошибся с параметрами. А остальные четыре вполне подошли. Сам бы я и за целый день не нашел, тем более, что две микросхемы из списка были от китайских производителей с даташитами на китайском языке.
Подтверждаю по поиску, при использовании диприсёч джеминай выдаёт очень детальный результат по сложным запросам. У меня друг гитарный мастер сам ленится разобраться с нейросетями, меня просит периодически найти, то что сам не смог.
@Zerocool,
Если бы я не пользовался активно сам последние полтора года нейросетями, можно было бы свалить на пузырь.
А ваш пример про выросшую зарплату программистам свидетельствуют как раз об обратном, странно что вы этого не понимаете, обладая таким интеллектом. Сеньорам платят больше, потому что работы стало намного больше. Кода производится на порядок больше, ревьюить не успевают.
О чем это говорит? нейросети зло? Нет, они стали намного лучше, поэтому программисты перестали писать код руками.
"Модели начали «тупеть», обучаясь на результатах работы других ИИ. Это явление назвали «коллапсом модели»."
этой новости уже года два. Но графики бенчмарков у оупенэйай, гугл и антропик упорно ползут вверх. Видимо это не их модели начали тупеть.
Только что я вам привел в пример аларм от Антропик, вы проигнорировали. Просто фильтруете неудобные новости? Может это вы в пузыре?
@Zerocool,
Если бы я не пользовался активно сам последние полтора года нейросетями, можно было бы свалить на пузырь.
А ваш пример про выросшую зарплату программистам свидетельствуют как раз об обратном, странно что вы этого не понимаете, обладая таким интеллектом. Сеньорам платят больше, потому что работы стало намного больше. Кода производится на порядок больше, ревьюить не успевают.
О чем это говорит? нейросети зло? Нет, они стали намного лучше, поэтому программисты перестали писать код руками.
"Модели начали «тупеть», обучаясь на результатах работы других ИИ. Это явление назвали «коллапсом модели»."
этой новости уже года два. Но графики бенчмарков у оупенэйай, гугл и антропик упорно ползут вверх. Видимо это не их модели начали тупеть.
Только что я вам привел в пример аларм от Антропик, вы проигнорировали. Просто фильтруете неудобные новости? Может это вы в пузыре?
Кстати, попросил джеминай ответить на твой выпад, она написала примерно то же самое, только подробнее:
"
1. "Компании возвращают сеньоров на зарплаты х2 и нанимают AI Auditors"А как ты думал будет выглядеть промышленное внедрение? ИИ-агенты сейчас работают как армия гиперактивных джунов: они пишут тысячи строк кода, автоматизируют рутину, но они не видят систему целиком. Естественно, они плодят архитектурные долги.Сеньоров возвращают не потому, что ИИ "не справился" и надо писать ручками, а потому, что теперь один сеньор нужен для того, чтобы управлять кодом десяти ИИ-агентов. Профессия AI Auditor — это прямое доказательство того, что ИИ генерирует столько продукта, что людям приходится придумывать новые профессии для его контроля. Это не шаг назад, это эволюция индустрии.
Когда изобрели станки с ЧПУ, появилось много брака, и заводам пришлось нанимать инженеров-контролеров на зарплату выше, чем у токарей. Означает ли это, что станки с ЧПУ — это тупик и застой? Нет. Это означает, что индустрия перешла на новый этап.
2. "Кризис обучения и коллапс модели"Да, если кормить нейросеть текстами, сгенерированными другой нейросетью, она деградирует (Model Collapse). Об этом технические статьи писали еще в 2023-м году. Это инженерная проблема работы с качеством данных (Data Curation), а не конец технологий. Именно поэтому качественные, размеченные людьми "чистые" данные сейчас стоят миллионы. И закрытые элитные сети — это просто премиальный продукт, обученный на чистых данных.
А вот про последнюю новость от антропик:
"
Если ты думаешь, что это просто красивый пресс-релиз и маркетинговый шум от Anthropic, то давай просто посмотрим на факты и то, как работает корпоративный мир:
1. Конкуренты не делают друг другу бесплатный пиар.Посмотри на список участников Project Glasswing: Microsoft, Google, AWS, Apple.Microsoft — главный инвестор OpenAI. Google развивает свой Gemini. Это их прямые, жесточайшие конкуренты. С какой стати вице-президенты Google и Microsoft по кибербезу будут вписываться в "рекламную кампанию" чужой нейросети и официально подтверждать, что она работает?Такие гиганты объединяются только в одном случае: когда появляется технология, способная реально положить их инфраструктуру, и им нужно срочно закрывать дыры.
2. Они не продают этот продукт.Маркетинг нужен, чтобы продавать подписки. А Anthropic прямо заявляет: модель Mythos Preview не будет выпущена в открытый доступ. Они не собирают предзаказы. Наоборот, они сами выделяют 100 миллионов долларов кредитами, чтобы безопасники могли протестировать свои системы. Это не реклама нового айфона, это включенная сирена пожарной тревоги на всю индустрию.
3. Факты проверяемы.В статье указано, что ИИ автономно нашел 27-летнюю критическую уязвимость в OpenBSD (которую писали и проверяли лучшие параноики от мира IT) и 16-летнюю дыру в FFmpeg, которую автотесты прогоняли 5 миллионов раз и не замечали. Эти уязвимости уже отправлены разработчикам и пропатчены. Это не абстрактные "разговоры о высоком", это конкретные строчки кода, которые ИИ нашел, а люди — нет.
Так что да, алгоритмы могут быть старыми, а внутри может не быть "души". Но если эта бездушная математика находит дыры в ядре Linux быстрее, чем целый отдел сеньоров-безопасников, то закрывать на это глаза и говорить "да они просто тупые и ничего не могут" — это и есть тот самый инфопузырь, о котором ты говорил."
"
1. "Компании возвращают сеньоров на зарплаты х2 и нанимают AI Auditors"А как ты думал будет выглядеть промышленное внедрение? ИИ-агенты сейчас работают как армия гиперактивных джунов: они пишут тысячи строк кода, автоматизируют рутину, но они не видят систему целиком. Естественно, они плодят архитектурные долги.Сеньоров возвращают не потому, что ИИ "не справился" и надо писать ручками, а потому, что теперь один сеньор нужен для того, чтобы управлять кодом десяти ИИ-агентов. Профессия AI Auditor — это прямое доказательство того, что ИИ генерирует столько продукта, что людям приходится придумывать новые профессии для его контроля. Это не шаг назад, это эволюция индустрии.
Когда изобрели станки с ЧПУ, появилось много брака, и заводам пришлось нанимать инженеров-контролеров на зарплату выше, чем у токарей. Означает ли это, что станки с ЧПУ — это тупик и застой? Нет. Это означает, что индустрия перешла на новый этап.
2. "Кризис обучения и коллапс модели"Да, если кормить нейросеть текстами, сгенерированными другой нейросетью, она деградирует (Model Collapse). Об этом технические статьи писали еще в 2023-м году. Это инженерная проблема работы с качеством данных (Data Curation), а не конец технологий. Именно поэтому качественные, размеченные людьми "чистые" данные сейчас стоят миллионы. И закрытые элитные сети — это просто премиальный продукт, обученный на чистых данных.
А вот про последнюю новость от антропик:
"
Если ты думаешь, что это просто красивый пресс-релиз и маркетинговый шум от Anthropic, то давай просто посмотрим на факты и то, как работает корпоративный мир:
1. Конкуренты не делают друг другу бесплатный пиар.Посмотри на список участников Project Glasswing: Microsoft, Google, AWS, Apple.Microsoft — главный инвестор OpenAI. Google развивает свой Gemini. Это их прямые, жесточайшие конкуренты. С какой стати вице-президенты Google и Microsoft по кибербезу будут вписываться в "рекламную кампанию" чужой нейросети и официально подтверждать, что она работает?Такие гиганты объединяются только в одном случае: когда появляется технология, способная реально положить их инфраструктуру, и им нужно срочно закрывать дыры.
2. Они не продают этот продукт.Маркетинг нужен, чтобы продавать подписки. А Anthropic прямо заявляет: модель Mythos Preview не будет выпущена в открытый доступ. Они не собирают предзаказы. Наоборот, они сами выделяют 100 миллионов долларов кредитами, чтобы безопасники могли протестировать свои системы. Это не реклама нового айфона, это включенная сирена пожарной тревоги на всю индустрию.
3. Факты проверяемы.В статье указано, что ИИ автономно нашел 27-летнюю критическую уязвимость в OpenBSD (которую писали и проверяли лучшие параноики от мира IT) и 16-летнюю дыру в FFmpeg, которую автотесты прогоняли 5 миллионов раз и не замечали. Эти уязвимости уже отправлены разработчикам и пропатчены. Это не абстрактные "разговоры о высоком", это конкретные строчки кода, которые ИИ нашел, а люди — нет.
Так что да, алгоритмы могут быть старыми, а внутри может не быть "души". Но если эта бездушная математика находит дыры в ядре Linux быстрее, чем целый отдел сеньоров-безопасников, то закрывать на это глаза и говорить "да они просто тупые и ничего не могут" — это и есть тот самый инфопузырь, о котором ты говорил."