Pointer

Ради ржаки спросил дипсик, ответ хороший:

Хм, а ты про ПоЕ с ним ничего не обсуждал раньше?
Новенький Gemini 3 pro вроде норм фигачит, я, правда на дрейках не летал, предпочитал мелочь всякую, в т.ч. и на мисках:

Из образований, появились бородавки на ногах, пока никак их не заканчивал. Эх, старость чтоли?

Во все времена были бабы которым "лишь бы работал и не пил" и бабы которым Юриев Гагариных подавай, причем, всегда первых было подавляющее большинство. Просто раньше вторых в телевизер не пускали рассказывать че им мужик должен, и инторнета не было надувать информационные пузыри в которых Брауншвайгеры могут годами разглядывать исключительно вторых.

Там очень специфическая числодробилка, которая хорошо зашла для LLM только потому-что LLM надо много видеопамяти. Но сама по себе, чистая мощность видеоядер конечно проигрывает спец.решениям Nvidia. Так что если набрать дискретных топовых видеокарт, чтоб было столько-же видеопамяти, то оно будет гораздо быстрее. Но и сильно дороже и намного больше жрать электричества.

Из практического основное это приватность. Открытые китайские LLM сейчас по-взрослому конкурируют с ЧатГПТ и прочими, такие модели как GLM-4.6, DeepSeek 3.1 и K2 Kimi Thinking. А для агентских задач обычно хватает мелких LLM которые влезут в видеопамять хорошего игрового компа.
Например, gtp-oss-20b занимает около 14Гб, плюс еще несколько Гб на контекст, так что если есть что-то типа 4090 или 5090, то оно там будет просто летать, быстрее, чем на макбуке. Но и на более слабых видюхах с 16Гб видеопамяти тоже будет быстро работать. И при этом, она довольно умная для своего размера.

То есть, можно запилить себе агентов, которые будут работать локально и не зависеть от наличия интернета и всяких там санкций.

Спойлер

На 99% уверен, что в оригинале там было написано "клуб любителей бокса Гайдаровец" и находится он в Тольятти, ибо выглядит эта вывеска и вход очень родной и знакомой. Правда более чем за 30 лет все изменилось, ща загуглил, они себе отдельный вход сбоку запилили. Так что может просто меня старческая память подводит.

Какое же это порно, видишь, в пупок ей тыкает, аж крокодилу смешно

Хз, фрейтеры и раньше можно было "билдить", только вот игра сама по себе унылая. Боевка - говно, что летая на корабле, что бегая человечком, геймплей везде однообразный, все эти якобы квесты - какая-то ппц тупая херота.

Про водку тоже помню раньше было, когда ее пил, в районе нулевых. Новые бренды норм, чуть постарше все скатывается в вонючую хрень от которой голова болит. А водка не портицца. Так что жадность производителя. Ну или расти начинают и на место людей любящих свое дело приходят эффективные чмошники.

Ну, в принципе, пока задачи такие:
1. надо обрабатывать тучи мусорных научных и околонаучных статей, чтобы понять, можно оттуда взять какие-то данные или нет. В принципе, с этим +/- справляется бесплатный Deepseek, хотя если нужен хоть какой-то анализ, он врет безбожно, - Grok и OpenAI справляются лучше.
2. Написать простенький код на R а-ля посчитай это.... визуализируй даннные так-то.
3. пытаюсь адаптировать ИИ для ответов на московские запросы: сейчас все забюрократизировано и ультрацентрализовано так, что пока запрос пройдет все инстанции и проваляется неделю в министерстве и головном НИИ, у тебя на ответ останется пару дней, а иногда и несколько часов. Поэтому я пытаюсь скармливать AI материалы и получать что-то вменяемое. Тут бесплатный и общедоступный DeepSeek показывает себя плохо): Лучшие - Grok, OpenAI, Claude Opus.
4. Анализ нормативно-правовых актов. Тут совсем все плохо: я в тестовом варианте пытался проверять доступные на flowth модели, - все тупят, врут, путают значения, - с большим трудом, путем подсказок от парочки добился вменяемого ответа):


(на flowith это все делать +/- удобно из-за пресловутого "сада знаний" и достаточно удобной системы сравнения запросов в виде ветвей диалогов)

Как вариант - можешь попробовать AnythingLLM - опенсорсный, ставится себе на комп, может работать как с локальными моделями на твоем компе, так и со всякими сторонними, типа дипсика, опенАИ, и остальные. Есть встроенный RAG, агенты и куча всего. Но он, кажись, только на инглише и с ним реально придется разбираться. Тот-же РАГ надо настраивать, по-умолчанию, даже загрузив в него документы, он из них берет инфы примерно нихера, надо лезть в настройки. Зато потом, как все сделаешь под себя, никакие санкции его не отнимут. И если честно, то сам я его не использовал, просто наблюдал за теми, кто постоянно юзает, в т.ч. и плач по поводу почему РАГ не работает (пока чувак чето там наконец-то не настроил).

Вот еще прикольная коротенькая статья в тему:

https://habr.com/ru/articles/920404/

 

Так поржать про канал, а не про статью. Чувак увидел заголовок, чутка глянул абстракт и побежал выдумывать страшилки.

Кого тестили: бОльшая часть - закончили только школу, чуть меньше - бакалавры и совсем мало мастера/доктора.

Как тестили: один раз в месяц собирали написать сочинение и так 4 раза.

На 4-й раз группы поменяли: те, кто раньше пользовался ChatGPT писали сами, а те, кто раньше писал сам, писали с ChatGPT. И еще одно измненение: писали не новую тему, а из тех, что писали раньше. И на этой сессии те, кто раньше писал с ChatGPT, а теперь писал сам, в среднем написали лучше, чем группа, которая раньше только сама писала, а теперь заюзала ChatGPT.

 

Ну и где тут деградация мозга? Как вообще может быть деградация мозга за 4 сочинения растянутых на 4 месяца? За это время никак не контролировали кто пользовался ИИ в обычной жизни, а кто нет.

И по сути ответ получил, и стилистика выдержана неплохо (пусть много кому и не зайдет). В общем, весьма впечатляюще, как по мне.

Насколько я помню, нохэш с нерандомными уникальными ключами тоже могут норм работать, надо только массив делать не круглым размером, типа 10000 элементов, а размером с простое число, тогда будет распределено более равномерно.
Нафига тратить силы на такую стилистику, я хз.

По факту, сетки в программировании очень здорово помогают в автоматизации рутины, типа юнит-тесты набросать, и еще в областях в которых фигово разбираешься. Например, недавно надо было сделать небольшую системку которая бы работала в AWS облаке используя его фичи, типа, S3, ECS/Fargate, SQS, и т.д., а практики по ним не было вообще, пытался юзать доку амазоновскую, но долго все, пока найдешь то что надо да и при первой же ошибке затык и непонимание куда дальше рыть, а с помощью ChatGPT дело пошло очень быстро, он все разложил по полочкам, дает разные варианты, при ошибках пишет варианты что могло быть не так и тд. Очень удобно.

чувак на Цоя не похож, а зеленая пленка на брезент.

Интересно посмотреть на живого человека который "абортировал пачками".

Во-первых, это весьма болезненая операция от которой потом отходить не легко и те две бабы которых знаю и которые через это прошли, одна сразу спираль поставила, другая залетела по малолетке и после операции без резинки вообще наотрез отказывалась чото делать.

Во-вторых каждый аборт это неиллюзорный риск стать бесплодной навсегда. Как их можно делать пачками я хз.

я боюсь что лезвие консервного ножа длинной* полтора см и толщиной 1 мм ты не согнешь пальцами, 
собственно нахрена эти понты?

А ты не бойся и все получится
Например, нож по этой вот ссылке:

Такой не пойдет что ль?

Там можно посмотреть ролики, например, этот: https://www.ozon.ru/...60-7deb340ce89b
Лезвие гнется пальцами без какого-то напряжения.