TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1152 · 29.09

Вернор Виндж — «Глубина в небе». Этого автора мне посоветовали очень давно, но смущали противоречивые отзывы. И, надо сказать, природа этих отзывов ясна: на самом деле первую треть книги я постоянно путался в событиях и персонажах. Возможно, это проблема перевода на русский, а, может, автор и сам так пишет, но местами сюжет идёт таким галопом, что за ним сложно поспевать. Иронично, что хронологической основой повествования является способность разумных существ безопасно ложиться в анабиоз на практически любой промежуток времени (и таким образом перескакивать его). Но с того момента, как я более менее разобрался в происходящем, стало прям очень интересно. Описана мультипланетарная цивилизация людей далёкого будущего, которая, однако, ограничена скоростью света для перемещения и передачи информации. Из-за этого разные участки человечества не имеют постоянного контакта, развиваются с разной скоростью, а многие уничтожают себя в войнах или деградируют до средневековья по другим причинам. Относительно стабильной остаётся организация торговцев-пилигримов, которые постоянно перемещаются, но из-за ограничения скорости проводят столетия в криосне на кораблях. Очень любопытно описана жизнь социума в таком флоте: разные люди из-за разной длины вахт стареют с разным темпом, пропускают большие участки в жизнях друг друга, и это накладывает свои особенности на общение. Но это просто базис местной вселенной. Сам сюжет сосредоточен вокруг попытки установки контакта с другой расой — разумных пауков, находящихся на уровне развития примерно нашей середины 20-го века. У людей при этом есть серьёзнейший внутренний конфликт между двумя группами. Повествование переходит от людей к паукам и обратно. Интересный эффект: пауки воспринимаются ближе к читателю, потому что их цивилизация похожа на известный нам реальный мир, а люди выглядят настоящими инопланетянами со своими кораблями и нестандартным обществом. Из крутых идей стоит упомянуть особый вирус, который отключает у человека амбиции, эмоции и личностные стремления, но оставляет концентрацию, профессиональные навыки и тягу к деятельности. Таких людей можно толпами сажать решать любые задачи вместо компьютеров (если точнее, то вместе с компьютерами — аналога ИИ в романе нет совсем). Вопросу о том, в какой степени это является рабством, посвящена изрядная часть рассуждений автора устами героев. Да и в остальном Виндж прям очень богат на идеи. Как будет вести себя озеро в сверхнизкой гравитации? Почему рой нанороботов, распылённых в атмосфере, кардинально меняет ведение беседы? Какими проблемами обладает компьютерная программа, которую дополняют функциями уже тысячу лет (эта тема мне особенно понравилась)? Я бы сказал, что в хорошем смысле уставал от многообразия мыслей и событий в этой книге, поэтому слушал её дольше обычного. Но, как закончил, сразу купил другой роман автора (о нём тоже будет, что рассказать). Так что советовать однозначно могу, но чтиво не назвать лёгким и развлекательным, я вас предупредил. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #maitrix

当前筛选 #maitrix清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #7957 · 04.07.2025 г., 13:03

🌟WM-ABench: тестирование VL-моделей на понимание физики реального мира. Мaitrix Org разработали WM-ABench, бенчмарк для оценки VLM в качестве так называемых «моделей мира». Идея проста: проверить, насколько хорошо топовые модели способны не просто распознавать картинки, а понимать окружающую действительность и предсказывать ее изменения. Создатели, опираясь на когнитивную науку, создали фреймворк, который тестирует 15 самых популярных моделей по 23 параметрам, разделяя процесс на 2 ключевых этапа: восприятие и прогнозирование. В основе бенчмарка - огромный датасет из более чем 100 тысяч примеров, сгенерированных в 6 различных симуляторах, от ThreeDWorld и Physion до Carla. Чтобы модели не искали легких путей и не полагались на поверхностные совпадения, в тест добавили «сложные негативы» - контрфактические состояния, которые заставляют систему действительно анализировать происходящее. Весь процесс был разделен на оценку восприятия (распознавание объектов, пространства, времени, движения) и прогнозирования (симуляция физики, транзитивный и композиционный вывод). Для калибровки сложности задач были установлены базовые показатели, основанные на результатах людей. 🟡Результаты. С простым визуальным восприятием, то есть с определение цвета или формы, все модели справляются отлично. Однако когда дело доходит до трехмерного пространственного мышления, динамики движения или временных последовательностей, начинаются серьезные проблемы. Выяснилась и другая любопытная деталь: VLM склонны «спутывать» физические понятия. Например, если в сцене изменить только цвет объекта, модель может внезапно ошибиться в оценке его размера или скорости. Оказалось, что цвет и форма являются самыми влиятельными атрибутами, которые искажают восприятие других, не связанных с ними характеристик. 🟡Но главная проблема кроется глубже. Точное восприятие мира совершенно не гарантирует точного прогноза. Исследование показало, что даже при идеально верном распознавании текущего состояния сцены модели проваливают предсказание физических взаимодействий. Разрыв с человеческими способностями явный: в задачах на транзитивный вывод он достигает 46%, а композиционный вывод выполняется на уровне случайного угадывания. 🟡Бенчмарк подсветил фундаментальный недостаток: У современных VLM отсутствуют базовые знания физики, необходимые для симуляции даже простейших событий. Они видят мир, но не понимают, по каким законам он живет. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Датасет @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#Benchmark#Maitrix