Notice: file_put_contents(): Write of 12197 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 50
Metaprogramming | Telegram Webview: metaprogramming/366 -
Telegram Group & Telegram Channel
Вкратце о математиках, информатиках и маркетинге

ChatGPT выпустил новую модель, o1, построенную на принципе рекурсивного порождения текстов: модель буквально ведёт сама с собой "внутренний диалог", "думает вслух", пытаясь в итоге получить рациональное построение.

Как и во все предыдущие разы, достигнутый успех, мягко говоря, ограниченный. Забавная и в чём-то правдоподобная модель мышления способна выдать рассуждение на общие вопросы, но сыпется на самых простых задачках из, к примеру, абстрактной алгебры.

Подобное положение вещей укрепляет уже в общем-то устоявшееся впечатление, что большие лингвистические модели это больше о болтовне на свободные темы, чем о решении реальных задач.

С чем смириться, конечно, невозможно.

Для подтягивания роботам математики необходимо (хоть и недостаточно) набрать "математического материала". Буквально следует иметь некое промежуточное формальное представление, не допускающее лишних вольностей и галлюцинаций, в которое можно конвертировать запрос пользователя (математическую задачу, формулировку теоремы и т.п.), и из которого потом снова перевести результат на естественный язык. (Такую работу ИИ как специфического "универсального переводчика" вкратце обсуждали ранее.)

Как на основе подобного формального представления довести качество работы бота до приемлемого уровня (ведь в аналогичной задаче — написание программного кода — ещё и близко об этом говорить не приходится) как-нибудь в будущем разберутся.

Сейчас — нужен сырой материал для обучения.

В таком контексте второе дыхание получают proof assistants — "помощники в доказательстве", такие как Lean.

И на сцену выходят агрессивные проповедники (см. предыдущий пост-введение) с практически буквально следующими лозунгами: деды приватизировали математику, да и вообще люди совершают ошибки, формализуем все теории в Lean!

Целевая аудитория: пассионарные undergraduate students (бакалавры). Ну оно и понятно по слову "деды" в риторике (сам Кевин практически подросток, до 60 ещё два года).

Работа по рутинной формализации всяких давно известных вещей скучная, тупая, безблагодатная и в целом в контексте обучения отдельно взятого математика неоднозначная. А ведь нельзя же просто взять денег у Microsoft на честное развитие проекта, нацеленного на совершенствование ИИ... а кстати, почему нельзя?

Агрессивная риторика, впрочем, неизбежно порождает агрессивных фанбоев. Ну знаете, есть пользователи Apple и есть пользователи Apple. В таком же смысле есть пользователи Lean и есть пользователи Lean :)

По неофициальному мнению некоторых профессионалов в области систем формальных доказательств из числа наших подписчиков, началась вся текущая волна беззастенчивой рекламы с того, что... американцам в более зрелых проектах-аналогах не понравилось название... потому что Coq оно по произношению означает... ну, вы знаете, то самое. Не захотели переименовываться по-хорошему, сейчас значит организуем переезд по-плохому! :)

#mathematics #programming



tg-me.com/metaprogramming/366
Create:
Last Update:

Вкратце о математиках, информатиках и маркетинге

ChatGPT выпустил новую модель, o1, построенную на принципе рекурсивного порождения текстов: модель буквально ведёт сама с собой "внутренний диалог", "думает вслух", пытаясь в итоге получить рациональное построение.

Как и во все предыдущие разы, достигнутый успех, мягко говоря, ограниченный. Забавная и в чём-то правдоподобная модель мышления способна выдать рассуждение на общие вопросы, но сыпется на самых простых задачках из, к примеру, абстрактной алгебры.

Подобное положение вещей укрепляет уже в общем-то устоявшееся впечатление, что большие лингвистические модели это больше о болтовне на свободные темы, чем о решении реальных задач.

С чем смириться, конечно, невозможно.

Для подтягивания роботам математики необходимо (хоть и недостаточно) набрать "математического материала". Буквально следует иметь некое промежуточное формальное представление, не допускающее лишних вольностей и галлюцинаций, в которое можно конвертировать запрос пользователя (математическую задачу, формулировку теоремы и т.п.), и из которого потом снова перевести результат на естественный язык. (Такую работу ИИ как специфического "универсального переводчика" вкратце обсуждали ранее.)

Как на основе подобного формального представления довести качество работы бота до приемлемого уровня (ведь в аналогичной задаче — написание программного кода — ещё и близко об этом говорить не приходится) как-нибудь в будущем разберутся.

Сейчас — нужен сырой материал для обучения.

В таком контексте второе дыхание получают proof assistants — "помощники в доказательстве", такие как Lean.

И на сцену выходят агрессивные проповедники (см. предыдущий пост-введение) с практически буквально следующими лозунгами: деды приватизировали математику, да и вообще люди совершают ошибки, формализуем все теории в Lean!

Целевая аудитория: пассионарные undergraduate students (бакалавры). Ну оно и понятно по слову "деды" в риторике (сам Кевин практически подросток, до 60 ещё два года).

Работа по рутинной формализации всяких давно известных вещей скучная, тупая, безблагодатная и в целом в контексте обучения отдельно взятого математика неоднозначная. А ведь нельзя же просто взять денег у Microsoft на честное развитие проекта, нацеленного на совершенствование ИИ... а кстати, почему нельзя?

Агрессивная риторика, впрочем, неизбежно порождает агрессивных фанбоев. Ну знаете, есть пользователи Apple и есть пользователи Apple. В таком же смысле есть пользователи Lean и есть пользователи Lean :)

По неофициальному мнению некоторых профессионалов в области систем формальных доказательств из числа наших подписчиков, началась вся текущая волна беззастенчивой рекламы с того, что... американцам в более зрелых проектах-аналогах не понравилось название... потому что Coq оно по произношению означает... ну, вы знаете, то самое. Не захотели переименовываться по-хорошему, сейчас значит организуем переезд по-плохому! :)

#mathematics #programming

BY Metaprogramming


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/metaprogramming/366

View MORE
Open in Telegram


Metaprogramming Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

How Does Telegram Make Money?

Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.

Metaprogramming from ua


Telegram Metaprogramming
FROM USA