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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1237 · 7.05

В 2023 году мы с коллегой сделали доклад на DotNext по DDD и архитектуре систем. И там, в числе прочего, показали, что устройство сложного проекта, спроектированного по определённым правилам, может иметь фрактальную структуру. Но мысль эту особо не развивали. В 2024 году Влад Хононов — автор одной из самых известных книг по DDD — сделал доклад на DotNext по теме «Фрактальная геометрия в проектировании систем». Разумеется, он никаким образом на нашу идею не опирался, а работал над своей системой уже несколько лет к моменту доклада. У него там прям интересные научные обоснования, более серьёзный теоретический фундамент с введением новых понятий и принципов. Но факт близости хода мысли приятен. Типа, мы с коллегой делали систему, которая показала те же свойства, что и системы крутого эксперта в архитектуре. Прям рекомендую доклад по второй ссылке всем, кто работает в компаниях, где по какому-то странному недосмотру есть архитектура, борьба с техдолгом и попытки не допустить превращения кода в лапшу с высоким зацеплением. #dev@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #gpt6

当前筛选 #gpt6清除筛选

🔥ИИ, который учится вечно: закат эры «замороженных» моделей Знакомо ощущение, что разговариваешь с очень умным, но давно застрявшим в прошлом собеседником? 🤔 Так и есть. Текущие LLM (большие языковые модели) — это статичные «энциклопедии». Их знания и логика заморожены на моменте окончания обучения. Да, они могут проанализировать дополнительный материал в контексте запроса (например, статью из интернета или ваш файл), но их ядро остаётся неизменным. Они не учатся на своих ошибках и не адаптируются к миру, который меняется прямо сейчас. А что, если бы ИИ мог учиться так же, как человек? Не просто читать, а впитывать опыт и становиться умнее с каждым днем. Это уже не фантастика. Это — SEAL. Исследователи из MIT представили фреймворк SEAL (Self-Adapting Language Models) — самоприспосабливающиеся языковые модели . Это фундаментальный прорыв. Такая модель умеет: ➡️Генерировать собственные учебные данные через саморедактирование . ➡️Обновлять свои веса (параметры) — то есть, менять то, как она «думает» . ➡️Оценивать свою работу с помощью reinforcement learning (обучения с подкреплением) и постоянно самосовершенствоваться . Что это значит на практике? ➡️Чат-бот для поддержки, который сталкивается с новой проблемой, не просто эскалирует ее человеку, а сам генерирует для себя примеры и учится ее решать . ➡️AI для кибербезопасности, который не просто ищет известные угрозы, а эволюционирует вместе с новыми атаками, постоянно refining свои защитные механизмы . ➡️Конец эры моделей с фиксированными весами . Система, которая адаптируется к миру и улучшается каждый день. Любопытно, что некоторые исследователи, стоящие за SEAL, уже работают в OpenAI . Это наводит на мысль, что GPT-6 может быть больше, чем просто «умнее» — он может «ожить» в вычислительном смысле . Конечно, есть и вызовы: например, «катастрофическое забывание» (когда новые знания вытесняют старые) и высокая требовательность к вычислениям . Но направление задано. Эпоха статичного ИИ подходит к концу. Начинается эра живых, самообучающихся систем. 🚀 P.S. Для глубокого погружения в тему можно почитать про другие подходы, например, Darwin Gödel Machine — самоулучшающегося агента, который эволюционирует, меняя собственный код . #ИИ#Самообучение#SEAL#GPT6#Будущее#AI https://t.me/semasci