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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #948 · 19.01

Вдогонку к Миру Полудня послушал "Попытку к бегству". Спойлерить не буду, но Стругацкие здесь поднимают идею, которую позже развивают в "Трудно быть богом", и которая несколько в другом виде встречается, например, в "Этическом инженере" Гарри Гаррисона. И вот на этой теме, как мне кажется, жёстко ломается гуманизм и вообще современная классическая гуманистическая идеология, сейчас поясню. В теории радикальный гуманизм очень устойчив к контраргументам, потому что все вменяемые люди хотят жить и хотят, чтобы были живы их близкие. Идея, которая ставит во главу угла ценность человеческой жизни, проста, понятна и выглядит той самой максимой, к которой должно стремиться любое общество. Из-за этого другие идеи, являющиеся производными от неё, сложно отбивать какой-либо риторикой. Например, представление о полной недопустимости физического насилия, кроме как в ответ на другое физическое насилие — на уровне практического понимания работы общества мы знаем, что эта идея нежизнеспособна, но формально спорить с ней означает атаковать частичку гуманизма, который в некотором смысле непоколебим. Вот и герои "Попытки к бегству" добрую половину произведения мучаются, тупят и совершают ошибки из-за своего гуманизма, а в какой-то момент даже начинают сильно раздражать этим (уверен, именно такова была задумка авторов). Однако, гуманизм не может предложить вообще никакое нормальное решение в следующей ситуации (и об этом вообще всё произведение): вы развитая гуманистическая цивилизация натыкаетесь на неразвитую варварскую, в которой часть людей (условно, рабы) жесточайше страдает и умирает из-за другой части людей (условно, господ). Что делать? Оставить всё как есть нельзя — рабы же страдают и умирают. Убить всех господ тоже нельзя — негуманно. Забрать рабов с планеты бессмысленно — господа поделятся на новых господ и новых рабов. Аналогично если забрать господ. Каким-то образом изменить сознание господ, чтобы они отказались от рабов — это нарушение свободы воли, эквивалентно, как было в "Трудно быть богом", убийству одного человечества и созданию на его месте другого. В общем, что бы мы ни придумали, нам неизбежно придётся отойти от понятия ценности индивидуальной человеческой жизни и начать мыслить такими категориями, как стадии развития общества в целом, которые оно должно сначала пройти, чтобы достичь какого-то уровня. И выходит своего рода парадокс: мы не можем применять гуманизм целиком до тех пор, пока наше общество не стало целиком гуманистическим. А оно не стало, пока мы не применяем гуманизм целиком. Вот вам и поломка модели. #fiction#life

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks