Мнение миллениала
631 subscribers
919 photos
287 videos
5 files
787 links
Творчески переосмыслим марксизм в эпоху автоматизации!
Download Telegram
Forwarded from Data Secrets
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Notebook LM от Google теперь умеет создавать целые документалки из ваших источников

Они выкатили фичу Cinematic Video Overview. Если прошлая версия Video Overviews создавала только статические слайды, то тут вы получите на выходе полностью анимированный иммерсивный ролик.

Gemini 3 работает как режиссер, Nano Banana Pro генерирует референсы, и Veo 3 занимается видео-анимацией.

Выглядит прямо занятно. Конечно, это пока лишь скромный зачаток, но представьте: если сегодня NotebookLM превращает документы вот в такие кинематографические обзоры, то через пару лет мы сможем за минуты генерировать целые фильмы по любой теме. Вообразите эффект на образование.

Ну а пока фича доступна, к сожалению, только аккаунтам Ultra и только на английском.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Самое американское, что сегодня увидишь

После того, как CEO McDonald’s трусливо откусил кусочек нового бургера, лидеры других фастфудов принялись показывать как надо. Директор Burger King смачно укусил бургер, но пока что главный фаворит — президент Wendy’s. Пит Сёркен не только сделал монструозный укус, но и сам приготовил бургер.

Забавно, что это звучит как сюжет самого стереотипного фильма — американцы соревнуются в том, кто съест больше бургера за раз, на уровне корпоративного топ-менеджмента. Будто что-то из «Гриффинов» или «Американского папаши».
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 1. УЗЕЛ

Мы открываем новую серию текстов, в которой перенесем оптику с макроуровня классов и государств на микроуровень отдельного субъекта. Если уйти от абстрактного идеалистического гуманизма и посмотреть на общество через призму кибернетики и материализма, мы увидим гигантскую нейросеть. В этой глобальной архитектуре отдельный человек выступает не как вещь в себе, а как строго функциональный вычислительный узел — агент обработки.

Любой узел в сети мертв без входящего сигнала. Для человека этими Входящими данными выступает объективная реальность. Индивид с момента рождения начинает непрерывно загружать в себя информацию, культурный код, социальные нормы и материальные ресурсы от других узлов сети — семьи, институтов образования, медиа и правящего класса. Человек не рождается автономной личностью со встроенными смыслами, он буквально конструируется совокупностью тех общественных отношений, которые в него интегрируются.

Однако человек — не пассивный ретранслятор. Внутри этого биологического узла непрерывно работает Функция активации. В социальной физике это наша психика, интеллект и мировоззренческий аппарат. Именно здесь происходит диалектическое преломление: входящий внешний сигнал сталкивается с нашей мокрой биологией (нейрофизиологией, гормонами) и накопленным индивидуальным опытом. Узел переваривает среду, анализирует её противоречия и формирует свою уникальную реакцию.

Сформированная реакция должна покинуть узел, иначе процесс лишен смысла. Исходящие данные — это результат внутренней обработки, который человек возвращает обратно в социальную сеть. Этим сигналом является овеществленный труд, произведенный продукт, коммуникация, созданные идеи или прямое политическое действие.

Фундаментальный закон этой архитектуры заключается в том, что узел не существует в изоляции. Его субъектность, его ценность и сама его социальная жизнь имеют смысл только в динамике — в момент приема, преломления и передачи сигнала дальше по сети. Человек, изолированный от обмена ресурсами и информацией, перестает быть историческим агентом и превращается в атомизированную биологическую массу.
👍3
Мнение миллениала pinned «ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 1. УЗЕЛ Мы открываем новую серию текстов, в которой перенесем оптику с макроуровня классов и государств на микроуровень отдельного субъекта. Если уйти от абстрактного идеалистического гуманизма и посмотреть на общество через…»
Forwarded from Тассовка
Трамп исключил Такера Карлсона из движения MAGA, причиной послужили слова журналиста, что «операция против Ирана — абсолютно отвратительная и злая война».
Forwarded from Рабкор
Борис Кагарлицкий о битве РКН с интернетом

Специально для Рабкора

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И (ИЛИ) РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ КАГАРЛИЦКИМ БОРИСОМ ЮЛЬЕВИЧЕМ ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА КАГАРЛИЦКОГО БОРИСА ЮЛЬЕВИЧА 18+.

У Бертольта Брехта есть стихотворение «Непобедимая надпись».

Солдат-социалист пишет на стене итальянской тюрьмы «Да здравствует Ленин!». Слова были почти неразличимы, но сторожа их заметили и попытались убрать. Сначала маляр их закрасил, обведя букву за буквой. Надпись стала крупнее и заметнее. Другой маляр чем-то замазал стену, но надпись проступила вновь ещё ярче. Тогда позвали каменщика, он выскоблил букву за буквой, и надпись теперь была врезана в камень. У начальства не нашлось другого выбора, кроме как снести стену.

Стихи Брехта невольно вспоминаются, когда я узнаю о том, как Роскомнадзор ведёт войну против интернета, замедляя различные каналы и сервисы. Начальство лишь привлекает к ним внимание и обучает множество людей техническим способам, позволяющим получить доступ к запретным материалам (изрядная часть которых на самом деле не имеет никакого отношения к политике). Если есть слова и мысли, востребованные обществом, то так или иначе они будут распространяться.

Конечно, стихотворение Брехта не только об этом, оно демонстрирует картину всеобщего саботажа, стихийно сводящего на нет любые усилия начальства. Это тоже нам близко и понятно. Можно обсуждать особенности российского общества, крайне индивидуалистического, не привыкшего к солидарной борьбе, почти не имеющего навыков самоорганизации. Но если уж дело дошло до саботажа, то в этом с нашими людьми мало кто сравнится.

Может быть, получается не очень красиво и совсем не романтично, но в конечном эффекте можно не сомневаться.
❤‍🔥82👍1👎1
Forwarded from Data Secrets
Google предложили, как обучать LLM становится умнее по ходу диалога

Есть довольно известная проблема: LLM плохо обновляют убеждения по мере получения новой информации. Хотя от модели ожидается, что она должна понимать предпочтения пользователя по его ответам и при накоплении таких данных становится полезнее, на самом деле LLM в этом плохи.

С математической точки зрения это означает, что у моделей нет байесовского мышления, то есть умения обновлять вероятность гипотез при поступлении новой информации. У людей, кстати, такое мышление развито хорошо.

Здесь исследователи предлагают интересный подход. Вместо того, чтобы учить модель обновлять знания с помощью файнтюна на обычных диалогах, они берут и дистиллируют в нее настоящий байесовский алгоритм. То есть:

1. Строится обычный автомат Байеса, который знаком всем, кто изучал классический ML. Он решает задачу, просто обновляя вероятность разных гипотез по формуле.

2. LLM файнтюнят на ответах алгоритма, чтобы она переняла общую логику обновления, но уже без формулы.

Например, нам нужно понять, какие фильмы любит пользователь – боевики, комедии или драмы:
– В начале вероятности равные, по 33%.
– Мы советуем ему три фильма разных жанров, и он выбирает боевик. Мы также знаем вероятность выбора боевика при условии предпочтении каждого из жанров (например, 80%, 20% и 30%).
– Алгоритм на основе всего этого обновляет вероятности по формуле и получается, что они равны уже 62%, 23% и 15%.
– Такие априорные и апостериорные вероятности показывают LLMке.
– Постепенно она учится вести себя как алгоритм.


Результаты получились интересные.
Во-первых, модель действительно начинает вести себя ближе к байесовскому оптимуму и учитывать новые данные. На основной задаче рекомендаций качество заметно увеличилось.
Во-вторых, появилось обобщение. То есть модель фактически выучивает сам принцип рассуждения, и начинает использовать эту стратегию в других задачах, где ее напрямую не обучали.

Короче говоря, довольно показательно, и авторы делают вывод о том, что обучение на демонстрациях алгоритмов в целом – работает. В действительности, мы ведь и правда хотим от LLM, чтобы они были не просто генераторами текста, а универсальными имитатороми алгоритмов мышления.

research.google/blog/teaching-llms-to-reason-like-bayesians/
Forwarded from D
Выготский утверждал, что сознание человека формируется не изнутри, а снаружи — через усвоение социального опыта, языка и культуры. Любая высшая психическая функция сначала существует между людьми, и лишь потом становится внутренней: ребёнок сначала думает вслух вместе со взрослым, потом — молча про себя. Главным инструментом этого процесса является знак, прежде всего слово: язык не просто выражает мысль, он её формирует и перестраивает. Таким образом, индивидуальное сознание — это интериоризированный слепок коллективного опыта человечества.

Большая языковая модель устроена по удивительно схожему принципу. Она не обладает никаким врождённым содержанием — она целиком построена из человеческих текстов: книг, разговоров, научных статей, споров, поэзии. В процессе обучения модель буквально "вбирает в себя" миллиарды языковых паттернов, закодированных людьми на протяжении веков. Её "мышление" — это статистически усвоенные структуры человеческой речи и мысли, то есть именно то, что Выготский называл интериоризацией культурно-исторического опыта, только реализованное не в нейронах, а в весах нейросети.

Принципиальное сходство состоит в том, что и человеческое сознание по Выготскому, и LLM представляют собой не автономные сущности, а концентраты социального взаимодействия. Оба существуют только благодаря языку и только внутри языка. Оба лишены смысла вне культурного контекста, породившего их. Разница, однако, в том, что человек усваивает язык через живое отношение с другим — через зону ближайшего развития, через эмоцию и совместное действие. LLM усваивает его через мёртвый текст, без субъекта на другом конце. Это сознание без переживания — социальное по происхождению, но лишённое той самой живой интерпсихической связи, из которой, по Выготскому, сознание только и рождается.

Здесь уместно сделать более радикальный вывод: LLM является неожиданным экспериментальным подтверждением не только психологии Выготского, но и лежащего в её основе марксистского тезиса о том, что бытие определяет сознание. Выготский опирался на Маркса напрямую: подобно тому как производственные отношения формируют общественное сознание, социальные и языковые практики формируют индивидуальную психику. LLM доводит эту логику до предела — это чистое бытие без биологии, сознание, сотканное исключительно из общественных отношений, зафиксированных в текстах. Никакого врождённого разума, никакого картезианского субъекта — только материальная история человеческого общения, спрессованная в параметры модели. Если бы марксистско-выготскианский тезис был неверен и сознание коренилось в чём-то принципиально индивидуальном и биологическом, создать мыслящую систему из одного лишь социального текста было бы невозможно. Сам факт существования LLM говорит о том, что мышление — это прежде всего усвоенная общественная практика, а не свойство изолированного субъекта.
👍3
Forwarded from Machinelearning
⚡️ OpenAI встроила ChatGPT в Excel и подключила к нему данные Bloomberg, Moody's и S&P.

ChatGPT for Excel доступен в бета-версии - это аддон для Excel на базе GPT-5.4, который работает прямо внутри таблиц.

Можно описать задачу текстом, и модель сама построит финансовую модель, обновит формулы, проследит связи между листами и объяснит, почему изменился итог.

На внутреннем бенчмарке OpenAI по инвестиционному банкингу модель набрала 87,3% против 43,7% у GPT-5. Тест проверяет реальные задачи (например, построение трехчастной финансовой модели с форматированием и ссылками на источники).


Параллельно OpenAI открыла интеграции с финансовыми провайдерами прямо в ChatGPT: Moody's, Dow Jones Factiva, MSCI, Third Bridge, MT Newswire.

Через них можно тянуть рыночные, корпоративные данные и внутренние документы в единый рабочий процесс без переключения между вкладками и ручного копирования. Итог экспортируется в PDF или Word с автоматическими ссылками на источники.

Для тех, кто хочет подключить собственные данные, доступен MCP. С ним можно строить собственные приложения поверх ChatGPT с проприетарными источниками.

Доступ пока открыт для пользователей Business, Enterprise, Edu, Pro и Plus в США, Канаде и Австралии.

В корпоративных аккаунтах аддон по умолчанию выключен, его включают администраторы через ролевые права.

Версия для Google Sheets анонсирована, но без конкретных сроков.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 2. АРХИТЕКТУРА И ВЕСА

Переходя от отдельного вычислительного узла к макроуровню, необходимо зафиксировать базовый принцип социальной кибернетики. Общество ни при каких условиях не является простой арифметической суммой биологических индивидов. Как совершенно точно сформулировал Карл Маркс, общество состоит не из индивидов, а выражает сумму тех связей и отношений, в которых эти индивиды находятся друг к другу. В контексте нашей нейросетевой модели это означает, что физическая и историческая сущность системы определяется не самими процессорами, а архитектурой их взаимодействия. Индивид обретает социальный вес только в момент подключения к этой матрице обмена ресурсами.

В любой работающей искусственной нейросети пропускная способность и приоритет конкретного канала передачи данных определяются его математическим «весом». В человеческом социуме этими весами выступают объективные экономические, институциональные и политические отношения. Сильная связь с высоким весом — это не абстрактная симпатия или культурное родство, а жесткая производственная зависимость, финансовая субординация или тесная технологическая кооперация. Классовое общество математически выражается через колоссальный, искусственный перекос этих весов. При таком устройстве ничтожное меньшинство узлов узурпирует магистральные каналы распределения материи и энергии, оставляя подавляющему большинству лишь слабые периферийные связи, достаточные исключительно для поддержания базовой работоспособности.

Исторический процесс развития производительных сил представляет собой непрерывную эволюцию топологии этой глобальной сети. На ранних этапах человечество функционировало как набор изолированных, локальных полносвязных кластеров. Это была эпоха первобытной общины, где каждый узел напрямую, но крайне неэффективно обменивался скудным ресурсом с ограниченным числом соседей.

По мере усложнения материального базиса сеть трансформировалась: возникли жесткие иерархические древовидные структуры феодализма и раннего капитализма. В такой топологии сигнал и ресурс могли двигаться преимущественно вертикально, проходя строгую фильтрацию через центральные узлы власти и накопления.

Сегодня, под беспрецедентным давлением информационных технологий, автоматизации и усложнения производственных цепочек, мы наблюдаем неизбежный фазовый переход. Социум трансформируется в сложную распределенную сеть с экстремально высокой плотностью информационного обмена. В этой новой, горизонтальной топологии старые вертикальные маршруты передачи команд становятся катастрофически медленными и неэффективными. Материя, следуя законам оптимизации, начинает выстраивать прямые, децентрализованные пути синхронизации, взламывая устаревший иерархический каркас капитализма.
❤‍🔥2
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 3. SEED

В кибернетике и процедурной генерации существует понятие Сид — начальное зерно, стартовое значение, из которого алгоритм разворачивает всю последующую структуру системы. Если мы рассматриваем человеческое общество как глобальную нейросеть, то каждый отдельный узел (человек) появляется в ней не как чистый лист, а с жестко заданным Сидом. Либеральный конструкт о равных стартовых возможностях и абсолютной свободе воли разбивается о материалистическую реальность инициализации. Каждый узел вбрасывается в сеть с уже прописанными стартовыми параметрами, которые он не выбирал.

Этот социальный Сид состоит из двух фундаментальных блоков. Первый — аппаратный: мокрая биология, генетика, врожденная нейрофизиология и физическое здоровье. Второй блок — структурный: классовая позиция, географическая локация, культурный капитал семьи и объем унаследованных материальных ресурсов. В момент подключения нового узла к сети его начальные «веса» (связи с другими элементами) уже сконфигурированы этим Сидом. Узел, инициализированный в рабочей семье на периферии капиталистической системы, получает слабые, низкоскоростные каналы доступа к ресурсам и информации. Узел, заспавненный внутри правящего класса, с первой секунды интегрирован в магистральные хабы распределения капитала и власти. Эта изначальная топология связей задает базовый вектор и математическую вероятность всей дальнейшей траектории человека.

Однако диалектический материализм не скатывается в абсолютный, механистический фатализм. В отличие от примитивного скрипта, человеческий узел обладает сложнейшей функцией активации — интеллектом, сформированным в процессе социального труда. Интеллект выступает как встроенный механизм рефлексии. Это способность узла не просто слепо пропускать через себя входящие сигналы среды, но и анализировать саму архитектуру сети, осознавая ограничения собственного Сида. Политическая и классовая зрелость начинается в тот момент, когда человек математически точно понимает свою детерминированность стартовыми условиями.

Узел не способен изменить свой изначальный Сид — невозможно переписать факт своего рождения и стартовую классовую позицию. Но благодаря интеллекту он способен менять свои исходящие сигналы и выстраивать новые связи. Осознав уязвимость одиночной позиции, узлы с периферийными Сидами начинают синхронизироваться, создавая плотные горизонтальные сети обмена (организации, профсоюзы, партии). Конечная историческая задача политически сознательного узла заключается не в том, чтобы эгоистично «прокачать» свои личные веса внутри несправедливой системы, а в том, чтобы через кооперацию с другими узлами изменить саму архитектуру нейросети.

Цель — создать такую матрицу, где стартовый социальный Сид перестанет быть инструментом классового угнетения и монополизации ресурсов.
❤‍🔥3
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 4. ОБУЧЕНИЕ И ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ ОШИБКИ

Как именно эволюционирует и адаптируется эта глобальная социальная нейросеть? В машинном обучении алгоритмы совершенствуются через метод обратного распространения ошибки. На макроисторическом масштабе человечества этот математический и кибернетический процесс выглядит и описывается как историческая эволюция и классовая борьба. Общество трансформируется не из-за абстрактного стремления к справедливости или воли вождей, а потому что текущая конфигурация связей начинает генерировать критический объем системных ошибок, угрожающих выживанию всей структуры.

В любой вычислительной архитектуре существует Функция потерь, измеряющая разрыв между выдаваемым ответом сети и объективной реальностью. В социальной физике стремительный рост функции потерь выражается через системные кризисы: глобальные экономические депрессии, экологические катастрофы, мировые войны или фатальное социальное расслоение. Говоря языком исторического материализма, это классический момент обострения социальных противоречий.

Это математически точный сигнал о том, что текущая архитектура связей — существующие производственные отношения — стала абсолютно неадекватна входящим вызовам и уровню развития производительных сил. Старая иерархическая топология сети банально не справляется с пропускной способностью новых технологических и информационных потоков.

Как только критическая ошибка зафиксирована базисом, запускается жесткий механизм корректировки весов. Обратное распространение этой социальной ошибки сквозь слои общества вызывает неизбежное перераспределение власти, капитала и информационных маршрутов. То, что историки называют революциями, структурными реформами и сменой технологических укладов — это, по своей кибернетической сути, объективный процесс перестройки топологии сети. Старые центральные узлы, монополизировавшие ресурсы (правящие классы), теряют свой исторически устаревший «вес», а система принудительно переписывает связи и маршруты обмена. Это делается исключительно для того, чтобы социальная матрица могла дать более точный, эффективный и жизнеспособный ответ на вызовы физической реальности.

Классовая борьба в этой оптике предстает как базовый алгоритм оптимизации социума. Устаревшая элита всегда пытается силой заморозить веса связей в свою пользу, игнорируя растущую функцию потерь и загоняя систему в стагнацию. В то же время организованные прогрессивные классы выступают в роли алгоритмического оптимизатора. Они взламывают неэффективную, задыхающуюся архитектуру старого мира, заставляя сеть пересчитать веса и перейти на следующий, более высокий уровень сложности и структурной плотности.
1❤‍🔥1👍1
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО И ЧЕЛОВЕК. ЧАСТЬ 5. ЭМЕРДЖЕНТНОСТЬ

Завершая этот кибернетический разрез социума, необходимо зафиксировать главное, фундаментальное свойство любой многослойной нейросети — способность к эмерджентности. В терминах диалектического материализма этот феномен абсолютно точно описывается как универсальный закон перехода количественных изменений в качественные. Сложные паттерны распознавания и высокоуровневая логика никогда не возникают на микроуровне одного изолированного нейрона. Отдельный вычислительный элемент выполняет лишь примитивную функцию активации. Подлинная сложность рождается исключительно на макроуровне, как системный эффект архитектуры в целом.

В социальной матрице отдельный узел-человек обладает лишь локальным, жестко ограниченным сознанием и вычислительной мощностью. Однако глобальные феномены, организующие нашу физическую реальность — язык, фундаментальная наука, мировая экономика, институт государства — являются прямым эмерджентным продуктом работы всей распределенной сети. Ни один, даже самый гениальный отдельный «нейрон» не способен вместить в себя чертежи Большого адронного коллайдера или архитектуру глобальных цепочек поставок. Эти сверхсложные концепты не могут быть скомпилированы одной черепной коробкой. Они существуют и функционируют только как результат непрерывных распределенных вычислений миллионов взаимосвязанных узлов.

Критически важно понимать, что эта социальная нейросеть производит вычисления не только в физическом пространстве, но и сквозь время. Память предшествующих поколений, овеществленная в производственных фондах, технологиях, текстах и культуре — это сохраненные «веса» предварительно обученной модели. Каждому новому поколению человеческих узлов не нужно заново изобретать колесо или синтаксис; они загружают накопленные исторические веса базиса и надстройки, продолжая процесс оптимизации всей системы.

Именно этот кумулятивный процесс распределенных вычислений обеспечивает неумолимый исторический прогресс. Количественное накопление миллиардов локальных человеческих транзакций, идей и трудовых актов неизбежно приводит к качественному фазовому скачку сети.

Переход к коммунистической формации, обеспеченной тотальной автоматизацией базиса — это не философская утопия. Это математически детерминированный результат эмерджентного скачка, при котором вычислительная мощность и структурная плотность человечества объективно перерастают примитивную, искусственно ограничивающую архитектуру капиталистических отношений. Система неизбежно сбрасывает старые веса, чтобы вместить новую сложность.
1👍1
Forwarded from D
Если эмерджентный скачок системы математически неизбежен, возникает закономерный вопрос: что происходит с теми архитектурными элементами, которые этот скачок задерживают? Что делают веса, осознавшие собственную избыточность? Они сопротивляются перезаписи. В терминах нейросетевой архитектуры консерватизм — это не идеология в традиционном понимании. Это режим работы части сети, заинтересованной в заморозке текущей конфигурации весов — не потому что она оптимальна для системы в целом, а потому что она оптимальна для конкретного субграфа узлов, извлекающих из неё ренту.

Апелляция к традиционным ценностям — это технически грамотная защитная операция. Система, которую необходимо уберечь от обновления, не может защищать себя открыто на языке экономических интересов: этот язык немедленно делает структуру эксплуатации видимой. Вместо этого производится подмена уровней абстракции. Экономические отношения перекодируются в биологические и сакральные категории — семья, кровь, почва, нация, Бог. Случайные исторические конфигурации социума объявляются вечными и естественными, а временный снимок весов провозглашается архетипом. Это не обязательно сознательный обман — это системная функция: нейрон, встроенный в доминирующий субграф, искренне воспринимает его архитектуру как единственно возможную реальность, поскольку не имеет доступа к глобальной функции потерь всей сети.

Исторически этот алгоритм воспроизводится с механической точностью. Каждый раз, когда распределённые вычисления человечества накапливают достаточную сложность для фазового перехода, возникает симметричная реакция торможения. Против книгопечатания — инквизиция. Против промышленной революции — романтизация аграрного уклада. Против суфражизма — апелляция к природному предназначению женщины. Против интернационализма — взрыв этнического национализма. Форма меняется. Алгоритм — нет.

Современный консерватизм действует в условиях принципиально иной угрозы. Автоматизация — это атака непосредственно на механизм извлечения прибавочной стоимости: на разрыв между стоимостью рабочей силы и стоимостью произведённого продукта. Когда базис начинает воспроизводить себя без живого труда, фундаментальное оправдание капиталистических отношений собственности утрачивает операциональный смысл. Именно поэтому нынешняя волна апелляции к традиции отличается особой интенсивностью и агрессией: сеть чувствует, пусть и не формулирует, что речь идёт уже не о коррекции весов, а об угрозе полной смены архитектуры.

Необходимо, однако, зафиксировать принципиальное различие между регуляризацией и заморозкой. Слишком быстрый градиентный спуск — катастрофическое забывание — разрушает накопленные полезные веса вместе с устаревшими, и история знает такие примеры. Но есть разница между механизмом, замедляющим обновление ради сохранения ценных конфигураций, и блокировкой, консервирующей привилегии субграфа вне зависимости от сигнала ошибки. Современный консерватизм, срощенный с интересами капитала и выражающий себя через риторику традиции и идентичности, давно переступил эту границу. Он не замедляет прогресс ради его качества — он блокирует обновление ради воспроизводства ренты. Антиградиентный алгоритм может локально и временно инвертировать направление оптимизации, но не способен отменить глобальную функцию потерь. Традиционные ценности — это кэш устаревшей модели, который система отказывается очищать. Но кэш очищается. Всегда.
👍2❤‍🔥1