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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #397 · 23.06

Яндекс выложил в открытый доступ нейросеть YaLM 100B, которая может псевдоразумно отвечать на вопросы и вести беседу. К сожалению, попробовать её лично я не могу, потому что для запуска нужно около 200+ гигабайт видеопамяти, это приличная такая майнинг-ферма. Но по скриншотам она действительно хорошо работает. Хотя про GPT-3 тоже так говорили, а на деле очень так себе. А ещё неделю назад по сети ходила новость о том, что один из разработчиков в Google пообщался с их нейросетью и увидел в ней признаки разума. Вплоть до того, что нанял юриста защищать интересы нейросети! Его в итоге отправили в оплачиваемый принудительный отпуск, подлечиться, наверное. Разработчики знают о мысленном эксперименте "Китайская комната", но обывателю он, на мой взгляд, сложен для понимания, поэтому я попробую привести другой пример. Представьте, что у вас есть кубики с буквами, и там набор граней, которые составляют фразу "Привет, человек". Вы эти грани намазали чем-то вкусным и научили вашу собаку переворачивать кубики вкусными гранями вверх в ответ на команду "Привет, собака". В итоге, если вы говорите "Привет, собака", она переворачивает кубики так, чтобы из них сложилось "Привет, человек". Научилась ли собака при этом говорить на человеческом языке и осознанно отвечать на приветствие? Нет. Нейросеть гораздо глупее собаки (та хотя бы способна именно сознанием различать разные человеческие фразы). Это просто набор алгоритмов, которые складывают кубики, а мы уже на этих кубиках что-то читаем. Чтобы кубики складывались правильно, этих алгоритмов много, и параметров, которыми такая нейросеть оперирует, 100 миллиардов. Даже очень хороший алгоритм по подбору кубиков не является разумным фактически ни в каком смысле этого слова. Впрочем, это не значит, что он не может решать нужные нам задачи. Такую сетку вполне нормально поставить в условной службе поддержки отбиваться от дурачков, задающих банальные или глупые вопросы. Что еще посмотреть по теме: «Теорема о бесконечном количестве обезъян»; И очень крутой фантастический рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Вавилонская библиотека». В Библиотеке точно будет книга, которая станет буквально с вами разговаривать: вы задаёте вопрос (любой), переворачиваете страницу и видите там ответ на него, будто бы от разумного существа. #dev#fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #circuit

当前筛选 #circuit清除筛选
探索号

@seeker_rc · Post #19674 · 05.05.2026 г., 13:25

💡 博物馆收藏夹 可能是自己状态原因,这个巨大的国立分馆逛了半小时就累了…把毕加索和斯拉夫艺术家们放在一起展陈挺有意思的,各种裸女们也是看了个爽。 但是三小时只够匆匆看两层…一共上下四层,展品巨多的同时,巨大的Circuit 中间没有出口…以及这个美术馆是真没人。 (但是美术馆的咖啡馆也巨大,坐满了工作和学习的人,像图书馆) via 博物馆收藏夹 标签: #收藏夹#Circuit#裸女 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3493 · 30.05.2025 г., 06:51

Anthropic 开源“思维追踪”工具,可视化揭秘 AI 内部逻辑 Anthropic于5月29日发布“思维追踪”(Circuit Tracer)开源工具,以图形化方式呈现AI大语言模型的内部思维过程。该工具通过构建“归因图”(Attribution Graph),帮助研究者可视化模型内部运作并进行交互式探索。Circuit Tracer已在GitHub平台以开源库形式发布,研究者可在Decode Research运营的Neuronpedia平台上使用交互式前端查看“归因图”。用户可利用该工具生成自定义归因图,追踪模型内部逻辑,并进行标注、分享和调整特征值以验证研究假设。Anthropic 认为,开源这些工具将促进对语言模型内部运作的更广泛理解。IT之家 | Anthropic 🏷#Anthropic#Circuit#Tracer#开源 📢频道👥群组📝投稿