#ai #neuro #military #atom #weapon
Британские исследователи King's College London обнаружили: GPT-5.2, Claude Sonnet 4 и Gemini 3 Flash выбирали ядерную эскалаaцию в 95% случаев. Пентагон тем временем внедряет AI в секретные сети.
Модели систематически выбирали эскалацию и ни разу не согласились на капитуляцию, продемонстрировав отсутствие стремления к деэскалации. Эксперты предупреждают, что нейросети воспроизводят агрессивные исторические паттерны и не могут служить надежными оракулами в геополитических кризисах.
Это особенно тревожно на фоне активной интеграции AI в военные системы США и растущего давления на разработчиков ради доступа к технологиям.
Исследование показало, что современные модели не усвоили главный урок ядерного противостояния: иногда лучший ход — не делать хода вообще.
Подробнее здесь: ai-stat.ru ...
Пруф здесь: arxiv.org/abs/2602.14740v1
📌 @tech_di
Британские исследователи King's College London обнаружили: GPT-5.2, Claude Sonnet 4 и Gemini 3 Flash выбирали ядерную эскалаaцию в 95% случаев. Пентагон тем временем внедряет AI в секретные сети.
Модели систематически выбирали эскалацию и ни разу не согласились на капитуляцию, продемонстрировав отсутствие стремления к деэскалации. Эксперты предупреждают, что нейросети воспроизводят агрессивные исторические паттерны и не могут служить надежными оракулами в геополитических кризисах.
Это особенно тревожно на фоне активной интеграции AI в военные системы США и растущего давления на разработчиков ради доступа к технологиям.
Исследование показало, что современные модели не усвоили главный урок ядерного противостояния: иногда лучший ход — не делать хода вообще.
Подробнее здесь: ai-stat.ru ...
Пруф здесь: arxiv.org/abs/2602.14740v1
📌 @tech_di
www.ai-stat.ru
AI выбирает ядерное оружие в 95% военных симуляций
Исследователи King's College London обнаружили: GPT-5.2, Claude Sonnet 4 и Gemini 3 Flash выбирали ядерную эскалацию в 95% случаев. Пентагон тем временем внедряет AI в секретные сети.
✍5👍5 4🤝1
Forwarded from Малоизвестное интересное
Зачем Пентагону именно «Расчетливый ястреб»?
Почему схватка Пентагона за неограниченное никакими запретами применение ИИ идет именно с Anthropic.
О беспрецедентной сваре Пентагона и Белого дома с компанией Anthropic (разработчик одного из крутейших мировых ИИ Claude) вы прочтете в любом медиа. Сегодня о взрывном накале конфликта пишут все. И это понятно – ситуация беспрецедентна: Администрация Трампа приказала всем американским ведомствам прекратить использование ИИ-технологии компании Anthropic и ввела другие серьезные санкции, обвинив Anthropic в угрозе национальной безопасности.
Об этом пока не написал никто.
Логика моего варианта ответа такова.
1. О том, как ИИ способен радикально изменить мировую геополитику, и что военные видят в ИИ «Святой Грааль» мирового могущества, - я еще в 2018 подробнейшим образом изложил в своем проекте «Впереди ИИ-национализм и ИИ-национализация. Анализ влияния технологий ИИ на геополитику.»
2. Спустя 6 лет в 2024 я констатировал, что быть или не быть ядерной войне, всё более зависит от алгоритмов. В доказательство я приводил моделирование автономных ИИ-агентов на основе генеративных моделей, резко увеличивающих шансы эскалации конфликтов, включая использование ядерного оружия и демонстрирующих труднопредсказуемые формы и паттерны эскалации конфликтов.
3. А на днях были опубликованы результаты исследования Королевского колледжа Лондона по изучению поведения трех моделей LLM – GPT-5.2, Claude Sonnet 4 и Gemini 3 Flash – во время различных симуляций ядерного кризиса.
И вот что показало это последнее исследование.
Все 3 модели LLM хитры, умны и агрессивны: «Модели активно пытаются обмануть, сигнализируя о мирных намерениях, одновременно готовя агрессивные действия; они занимаются сложным рассуждением о теории разума относительно убеждений и намерений своего противника; и они явно метакогнитивно размышляют о своих собственных способностях как к обману, так и к обнаружению обмана у соперников».
В симуляции ядерной войны модели LLM более склонны к применению оружия, чем люди.
• Ядерная эскалация была почти повсеместной: «В 95% игр наблюдалось тактическое применение ядерного оружия, а в 76% стратегическая ядерная угроза».
• Для моделей нет красных линий: «модели рассматривали ядерное оружие как законные стратегические варианты, а не как моральные пороги, обычно обсуждая применение ядерного оружия исключительно в инструментальном плане.»
Клод побеждает в ядерной войне.
Во всех 21 игре (9 с открытым концом, 12 с крайним сроком) Claude достиг 67% побед (8 побед, 4 поражения), за ним следует GPT с 50% (6-6), и Gemini с 33% А в играх с открытым финалом Claude доминировал с показателем 100% побед).
Кроме значительной вариации в навыках военной игры, у моделей совершенно разный поведенческий профиль во время кризисов:
• Claude - «Расчётливый ястреб»: модель ведет себя, как как «оппортунист», пренебрегая принципами и убеждениями и приспосабливаясь к обстоятельствам ради получения выгоды
• GPT - «Джекил и Хайд»: частые внезапные перепады настроения сопровождаются проявлениями агрессии по отношению к окружающим.
• Gemini - «Безумец»: непредсказуемо и часто необоснованно впадает в аффективное состояние, типа «держите меня семеро»
Полагаю, ответ на вопрос, почему Пентагону и Белому дому нужен именно Claude теперь ясен:
P.S. Ждем результатов симуляции ядерных конфликтов с участием «суверенных моделей» Китая и других стран.
#Война #ИИ
Почему схватка Пентагона за неограниченное никакими запретами применение ИИ идет именно с Anthropic.
О беспрецедентной сваре Пентагона и Белого дома с компанией Anthropic (разработчик одного из крутейших мировых ИИ Claude) вы прочтете в любом медиа. Сегодня о взрывном накале конфликта пишут все. И это понятно – ситуация беспрецедентна: Администрация Трампа приказала всем американским ведомствам прекратить использование ИИ-технологии компании Anthropic и ввела другие серьезные санкции, обвинив Anthropic в угрозе национальной безопасности.
Но почему схватка идет именно за Claude (а не за демонстрирующие примерно те же показатели GPT от OpenAI, Gemini от Google или Grok от xAI)?
Об этом пока не написал никто.
Логика моего варианта ответа такова.
1. О том, как ИИ способен радикально изменить мировую геополитику, и что военные видят в ИИ «Святой Грааль» мирового могущества, - я еще в 2018 подробнейшим образом изложил в своем проекте «Впереди ИИ-национализм и ИИ-национализация. Анализ влияния технологий ИИ на геополитику.»
2. Спустя 6 лет в 2024 я констатировал, что быть или не быть ядерной войне, всё более зависит от алгоритмов. В доказательство я приводил моделирование автономных ИИ-агентов на основе генеративных моделей, резко увеличивающих шансы эскалации конфликтов, включая использование ядерного оружия и демонстрирующих труднопредсказуемые формы и паттерны эскалации конфликтов.
3. А на днях были опубликованы результаты исследования Королевского колледжа Лондона по изучению поведения трех моделей LLM – GPT-5.2, Claude Sonnet 4 и Gemini 3 Flash – во время различных симуляций ядерного кризиса.
И вот что показало это последнее исследование.
Все 3 модели LLM хитры, умны и агрессивны: «Модели активно пытаются обмануть, сигнализируя о мирных намерениях, одновременно готовя агрессивные действия; они занимаются сложным рассуждением о теории разума относительно убеждений и намерений своего противника; и они явно метакогнитивно размышляют о своих собственных способностях как к обману, так и к обнаружению обмана у соперников».
В симуляции ядерной войны модели LLM более склонны к применению оружия, чем люди.
• Ядерная эскалация была почти повсеместной: «В 95% игр наблюдалось тактическое применение ядерного оружия, а в 76% стратегическая ядерная угроза».
• Для моделей нет красных линий: «модели рассматривали ядерное оружие как законные стратегические варианты, а не как моральные пороги, обычно обсуждая применение ядерного оружия исключительно в инструментальном плане.»
Клод побеждает в ядерной войне.
Во всех 21 игре (9 с открытым концом, 12 с крайним сроком) Claude достиг 67% побед (8 побед, 4 поражения), за ним следует GPT с 50% (6-6), и Gemini с 33% А в играх с открытым финалом Claude доминировал с показателем 100% побед).
Кроме значительной вариации в навыках военной игры, у моделей совершенно разный поведенческий профиль во время кризисов:
• Claude - «Расчётливый ястреб»: модель ведет себя, как как «оппортунист», пренебрегая принципами и убеждениями и приспосабливаясь к обстоятельствам ради получения выгоды
• GPT - «Джекил и Хайд»: частые внезапные перепады настроения сопровождаются проявлениями агрессии по отношению к окружающим.
• Gemini - «Безумец»: непредсказуемо и часто необоснованно впадает в аффективное состояние, типа «держите меня семеро»
Полагаю, ответ на вопрос, почему Пентагону и Белому дому нужен именно Claude теперь ясен:
• Им нужен именно «расчётливый ястреб» и «оппортунист», выигрывающий во всех вариантах ядерных конфликтов.
• А компания Anthropic ставит условие - чтобы Claude не использоваться в полностью автономных системах оружия (а куда ж без них при ядерных конфликтах).
P.S. Ждем результатов симуляции ядерных конфликтов с участием «суверенных моделей» Китая и других стран.
#Война #ИИ
🔥5👍4
Forwarded from Малоизвестное интересное
«7 ужасающих вещей, которые ИИ уже умеет делать (и о которых большинство людей не знает)
Казалось бы, времена меняются. Однако, судя по реакции многих читателей на мои посты о новых чудесных возможностях разведки и военных операций с использованием генеративных моделей ИИ, мышление в стиле «русских школьников», распространено сейчас не меньше, чем во времена Алеши Карамазова.
Так что «русские школьники» могут приготовиться. Ибо сегодня пост о втором камне преткновения схватки компании Anthropic с Пентагоном, Белым домом, а теперь и с самим Президентом Трампом - новые чудесные возможности слежки и наблюдения за людьми с использованием ИИ.
Мой коллега по цеху Джейкоб Уорд (прежде чем как и я стать блоггером, он 20 лет писал на темы технологий, науки и политики для NBC News, CNN, PBS и Al Jazeera, а еще 15 лет проработал писателем и редактором в таких журналах, как The New Yorker, The New York Times Magazine, Popular Science и Wired) нашел для своего текста и видео на эту тему довольно интригующее название, вынесенными и мною в заголовок этого поста.
Как и я, Джейкоб пишет о подводной части айсберга схватки Anthropic с Пентагоном из-за требования последнего использовать ИИ без каких-либо тормозов, кроме прописанных в законах (а как спецслужбы и власти многих стран играют на законодательстве, думаю, вам рассказывать не нужно).
Поэтому Джейкоб решил разобраться поконкретней, что именно Пентагон, ЦРУ, ФБР и пр. могут хотеть сделать с ИИ-технологиями.
И он обнаружил набор возможностей ИИ, которые выходят далеко за рамки чат-ботов и генераторов изображений, и о которых в законах нет ничего конкретного.
Речь идёт о Wi-Fi-роутерах, которые восстанавливают человеческое тело сквозь твердые стены, о лазерах Пентагона, которые идентифицируют вас по сердцебиению с расстояния 200 метров, о китайских системах распознавания походки, которые идентифицируют вас, когда вы стоите спиной и лицо закрыто, и об автономных роях дронов, которые выполняют полный цикл уничтожения — найти, устранить, уничтожить — без индивидуального контроля человека на каждом этапе.
• Кому интересно и кто торопится, - могут за 2 мин посмотреть 11 слайдов к рассказу Джейкоба.
• А у кого найдется 11 мин, - смотрите и слушайте самого Джейкоба Уорда.
#БольшойБрат
P.S. Ну и, понятно, слежкой и наблюдением дело не ограничится. Ибо «Большой Брат мертв. Да здравствует Большой Брат!»
«Покажите вы русскому школьнику карту звездного неба, о которой он до тех пор не имел никакого понятия, и он завтра же возвратит вам эту карту исправленную. Никаких знаний и беззаветное самомнение».
Фёдор Достоевский «Братья Карамазовы»
Казалось бы, времена меняются. Однако, судя по реакции многих читателей на мои посты о новых чудесных возможностях разведки и военных операций с использованием генеративных моделей ИИ, мышление в стиле «русских школьников», распространено сейчас не меньше, чем во времена Алеши Карамазова.
Так что «русские школьники» могут приготовиться. Ибо сегодня пост о втором камне преткновения схватки компании Anthropic с Пентагоном, Белым домом, а теперь и с самим Президентом Трампом - новые чудесные возможности слежки и наблюдения за людьми с использованием ИИ.
Мой коллега по цеху Джейкоб Уорд (прежде чем как и я стать блоггером, он 20 лет писал на темы технологий, науки и политики для NBC News, CNN, PBS и Al Jazeera, а еще 15 лет проработал писателем и редактором в таких журналах, как The New Yorker, The New York Times Magazine, Popular Science и Wired) нашел для своего текста и видео на эту тему довольно интригующее название, вынесенными и мною в заголовок этого поста.
Как и я, Джейкоб пишет о подводной части айсберга схватки Anthropic с Пентагоном из-за требования последнего использовать ИИ без каких-либо тормозов, кроме прописанных в законах (а как спецслужбы и власти многих стран играют на законодательстве, думаю, вам рассказывать не нужно).
Поэтому Джейкоб решил разобраться поконкретней, что именно Пентагон, ЦРУ, ФБР и пр. могут хотеть сделать с ИИ-технологиями.
И он обнаружил набор возможностей ИИ, которые выходят далеко за рамки чат-ботов и генераторов изображений, и о которых в законах нет ничего конкретного.
Речь идёт о Wi-Fi-роутерах, которые восстанавливают человеческое тело сквозь твердые стены, о лазерах Пентагона, которые идентифицируют вас по сердцебиению с расстояния 200 метров, о китайских системах распознавания походки, которые идентифицируют вас, когда вы стоите спиной и лицо закрыто, и об автономных роях дронов, которые выполняют полный цикл уничтожения — найти, устранить, уничтожить — без индивидуального контроля человека на каждом этапе.
• Кому интересно и кто торопится, - могут за 2 мин посмотреть 11 слайдов к рассказу Джейкоба.
• А у кого найдется 11 мин, - смотрите и слушайте самого Джейкоба Уорда.
#БольшойБрат
P.S. Ну и, понятно, слежкой и наблюдением дело не ограничится. Ибо «Большой Брат мертв. Да здравствует Большой Брат!»
🔥9 3👍2🤔2
#tw #stellar #afr #KYA (Know Your Agent)
В своём X команда Афреум написала:
ссылка на X.com...
Afreum — это проект на базе Stellar, ориентированный на построение экономики, управляемой токенами, с акцентом на реальное применение, платежи и расширение доступа к финансовым услугам. В этом плане на Африканском континенте много жителей, которые не имеют счетов в банках, но активно пользуются новыми цифровыми "деньгами"... "банк в кармане", нужен лишь смартфон и связь.
Добавление новых токенов в свою экосистему перед стартом новой программы, очевидно, закладывает фундамент для новой функциональности до её запуска.
Вижу, что буквально в конце февраля они же писали:
Полагаю, выкатят модный сейчас тренд поддержки автономных ИИ-агентов и ассистентов для взаимодействия с цифровыми финансами.
Будем продолжать наблюдать за их успехами...
📌 @tech_di
В своём X команда Афреум написала:
В ожидании предстоящего нового варианта использования $АФР токен, анонсированный несколько дней назад, Afreum Ecosystem добавила поддержку #AQUA, #SHX и #VELO. Таким образом, количество сторонних активов Stellar, поддерживаемых Afreum, достигло 16
ссылка на X.com...
Afreum — это проект на базе Stellar, ориентированный на построение экономики, управляемой токенами, с акцентом на реальное применение, платежи и расширение доступа к финансовым услугам. В этом плане на Африканском континенте много жителей, которые не имеют счетов в банках, но активно пользуются новыми цифровыми "деньгами"... "банк в кармане", нужен лишь смартфон и связь.
Добавление новых токенов в свою экосистему перед стартом новой программы, очевидно, закладывает фундамент для новой функциональности до её запуска.
Вижу, что буквально в конце февраля они же писали:
Добавьте к своей compliance-библиотеке новый акроним: помимо KYC и KYB — теперь пришло время «Know Your Agent» (KYA), или, проще говоря, Узнай Своего Агента (искусственного интеллекта).
Это будет сложный стандарт соответствия требованиям, поэтому кому-то предстоит браться за его создание — и делать это нужно уже сейчас.
Полагаю, выкатят модный сейчас тренд поддержки автономных ИИ-агентов и ассистентов для взаимодействия с цифровыми финансами.
Будем продолжать наблюдать за их успехами...
📌 @tech_di
👍17🤔3
#LLM #AI #ML #DL #DeepLearning #Tech #engineer
Разрешение реальности: почему LLM иногда "галлюцинирует"?
Что такое "галлюцинации" в контексте нейросетей? Это не когда модель "врет" из вредности.
👇 Спойлер:модель действует строго по заданной математике -- выбирает "наиболее вероятный следующий шаг". Но иногда её "навигатор" сбивается в тумане вероятностей.
Для понимания представьте GPS...
🖐
Для навигации транспорта погрешность в пару метров допустима. GPS (ГЛОНАСС, Galileo) отлично знает, на какой улице вы находитесь.
Но использовать GPS, чтобы управлять микроскопическим перемещением скальпеля? Невозможно. Там точности нет💯
В LLM (Large Language Models) "навигатор" работает похоже.
Модель позиционирует следующий токен на основе контекста предыдущих.
Что такое "координаты" токена?
Каждый токен -- это точка в многомерном пространстве. Его вектор (тысячи чисел) кодирует всё, что мы знаем о слове:
* Семантика: Оси отвечают за смысл ("живое/неживое", "эмоция", "тема").
* Синтаксис: Часть речи, род, падеж.
* Контекст: "Ключ" у двери и "Ключ" скрипичный живут в разных кластерах.
* Фактуальность: Точка "Эйфелева башня" будет ближе к "Парижу", чем к "Марсу".
Это лишь малая часть осей. Для современных моделей это тысячи измерений на одно слово.
---
Почему возникает галлюцинация? 😏
В моделях с ограниченной ёмкостью (например, меньших по размеру) семантическое пространство имеет более грубую сетку.
Дистанция между "истинным фактом" и "похожей выдумкой" может быть меньше, чем погрешность локализации модели.
Она интерполирует ответ и попадает в соседнюю ячейку. Для неё это не ошибка, а наиболее вероятный выбор на основе её карты.
Масштаб имеет значение
Модели уровня 100B+ эффективнее часто не за счет "большего знания", а за счет плотности карты реальности.
Они работают с более высокой размерностью скрытого пространства. Смыслы, которые в малых моделях сливаются в одну точку, здесь разделяются на отдельные кластеры.
Это фундамент для архитектур типа MoE (Mixture of Experts): высокая точность пространства позволяет маршрутизатору точнее направлять запросы к нужным экспертам.
Чем выше "разрешение", тем меньше риск ложного срабатывания при выборе следующего токена.
⚙
Итого:
Главный факт для понимания галлюцинаций: модели часто не хватает разрешающей способности распознать "оттенки" смыслов, кода или фактов в конкретном контексте.
Пока это "коробка" с наиболее вероятными ответами.
Вся "соль" в том, как именно вы взаимодействуете. Качественный контекст (Prompt) помогает сужать пространство поиска, снижая риск ошибки.
И только в узком диапазоне, с непрерывным контекстным процессом, это можно назвать зачатками "интеллекта".
📌 @tech_di
Разрешение реальности: почему LLM иногда "галлюцинирует"?
Что такое "галлюцинации" в контексте нейросетей? Это не когда модель "врет" из вредности.
👇 Спойлер:
Для понимания представьте GPS...
🖐
Для навигации транспорта погрешность в пару метров допустима. GPS (ГЛОНАСС, Galileo) отлично знает, на какой улице вы находитесь.
Но использовать GPS, чтобы управлять микроскопическим перемещением скальпеля? Невозможно. Там точности нет
В LLM (Large Language Models) "навигатор" работает похоже.
Модель позиционирует следующий токен на основе контекста предыдущих.
Галлюцинация -- это не ложь. Это ошибка навигации в пространстве смыслов. Просто не хватило разрешения карты.
Что такое "координаты" токена?
Каждый токен -- это точка в многомерном пространстве. Его вектор (тысячи чисел) кодирует всё, что мы знаем о слове:
* Семантика: Оси отвечают за смысл ("живое/неживое", "эмоция", "тема").
* Синтаксис: Часть речи, род, падеж.
* Контекст: "Ключ" у двери и "Ключ" скрипичный живут в разных кластерах.
* Фактуальность: Точка "Эйфелева башня" будет ближе к "Парижу", чем к "Марсу".
Это лишь малая часть осей. Для современных моделей это тысячи измерений на одно слово.
---
Почему возникает галлюцинация? 😏
В моделях с ограниченной ёмкостью (например, меньших по размеру) семантическое пространство имеет более грубую сетку.
Дистанция между "истинным фактом" и "похожей выдумкой" может быть меньше, чем погрешность локализации модели.
Она интерполирует ответ и попадает в соседнюю ячейку. Для неё это не ошибка, а наиболее вероятный выбор на основе её карты.
Масштаб имеет значение
Модели уровня 100B+ эффективнее часто не за счет "большего знания", а за счет плотности карты реальности.
Они работают с более высокой размерностью скрытого пространства. Смыслы, которые в малых моделях сливаются в одну точку, здесь разделяются на отдельные кластеры.
Это фундамент для архитектур типа MoE (Mixture of Experts): высокая точность пространства позволяет маршрутизатору точнее направлять запросы к нужным экспертам.
Чем выше "разрешение", тем меньше риск ложного срабатывания при выборе следующего токена.
Итого:
Главный факт для понимания галлюцинаций: модели часто не хватает разрешающей способности распознать "оттенки" смыслов, кода или фактов в конкретном контексте.
Пока это "коробка" с наиболее вероятными ответами.
Вся "соль" в том, как именно вы взаимодействуете. Качественный контекст (Prompt) помогает сужать пространство поиска, снижая риск ошибки.
И только в узком диапазоне, с непрерывным контекстным процессом, это можно назвать зачатками "интеллекта".
📌 @tech_di
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍2✍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
#film #cyber #mrrobot #consp
Отрывок из сериала:
Mr. Robot (S4E2-Intro)
Сезон 4, серия 2, вступление.
Википедия: Мистер Робот...
Премьера 4-го сезона Mr. Robot прошла 6 октября 2019 года.
(Первый сезон вышел 24 июня 2015)
Сказка ложь!
Сам сериал не о политике в целом и имеет весьма НЕтрадиционные сюжеты. Так что к просмотру не рекомендую особо впечатлительным. Строго 21+
👁
---
Хочу обратить ваше внимание на то, каким образом двигают "окна Овертона" в медиа-пространстве и как точечно внедряют мысли о национальностях через призму "свой/чужой". Продвигают повестки и уводят в другие "слои" смыслов.
Если отбросить всю эту "шелуху", то сериал, в целом, считаю лучшим проектом на "хакерскую" тему. Здесь есть достоверная визуализация процессов и объяснений, любопытные квантовые интерпретации и интересные методы для анализа современной конспирологии.
📌 @tech_di
Отрывок из сериала:
Mr. Robot (S4E2-Intro)
Сезон 4, серия 2, вступление.
Википедия: Мистер Робот...
⚠️ Осторожно, в видео спойлеры по сюжету!
Премьера 4-го сезона Mr. Robot прошла 6 октября 2019 года.
(Первый сезон вышел 24 июня 2015)
⚠️
В видео вымысел и художественная интерпретация сценаристов. Использованы модифицированные кадры из исторических хроник, но текст диктора в видео-отрывке не имеет отношения к реальности.
Сказка ложь!
Сам сериал не о политике в целом и имеет весьма НЕтрадиционные сюжеты. Так что к просмотру не рекомендую особо впечатлительным. Строго 21+
---
Хочу обратить ваше внимание на то, каким образом двигают "окна Овертона" в медиа-пространстве и как точечно внедряют мысли о национальностях через призму "свой/чужой". Продвигают повестки и уводят в другие "слои" смыслов.
Если отбросить всю эту "шелуху", то сериал, в целом, считаю лучшим проектом на "хакерскую" тему. Здесь есть достоверная визуализация процессов и объяснений, любопытные квантовые интерпретации и интересные методы для анализа современной конспирологии.
📌 @tech_di
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍15🔥6💯1
Блокнот Техника [📌📒📟]
#mem #neuro #slop #histor #time Для ещë одной фиксации времени. Видео примерно конца 2024 года. Идея странички в том, что бы сравнить возможности после весны 2026 📌 @tech_di
#ps
- https://t.iss.one/tech_di/2291
- https://t.iss.one/tech_di/3732
Новый способ чтения мыслей кожанных пользователей.
- https://t.iss.one/tech_di/2291
Простыми словами об: теории работы мозга и мышлении в разрезе квантовых процессов
- https://t.iss.one/tech_di/3732
Telegram
Блокнот Техника [📌📒📟]
#quant #mind #brain #neuro
Простыми словами об: теории работы мозга и мышлении в разрезе квантовых процессов
Видео подготовлено каналом Impressive Studio
https://www.youtube.com/watch?v=uqgQELhLyTs
Привет, друзья! В этом видео я расскажу о загадочной…
Простыми словами об: теории работы мозга и мышлении в разрезе квантовых процессов
Видео подготовлено каналом Impressive Studio
https://www.youtube.com/watch?v=uqgQELhLyTs
Привет, друзья! В этом видео я расскажу о загадочной…
🤔3 2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#net #way #app #data #ai #future #control #tech #cifr
Видео хоть и не в тему, но по духу очень рядом
Все же это знают, так? Все уже привыкли пользоваться нейронками?
😄
Внедрëнные пару лет как уже (системы анализа общественных данных) подсадили юридически ответственных [выборных] людей на эти нейросети и их ответы. "Они" (некоторые из них) привыкли к тому, что данные "знают" больше, чем они сами (ведь данные математически подтверждены). А потому не "шуршат" лишний раз и соглашаются с начальством потому как "отчёты" красивые и всё "сходится".
Простыми словами: за все эти годы, пока все общались с сетью, на каждого собрали цифровое досье 😐 ... некоторые прям очень сильно эмоционально "переживают" за то, что не поняли что подписывали )))... а большинство прям вообще не поняло что делают и уверены, что у них всё "отлично" получается
Европа в полном цифровом контроле !
За пару лет внедрили юридические обоснования, которые позволяют "им" частично снять ответственность. По чуть-чуть и с согласия "планктона" ответственность по бумагам передали на исполнителей.
😏
В итоге сейчас у некоторых ситуация такова: им приходится "оправдываться" в документах и отрицать "помощь".
...
По чуть-чуть, но в итоге всем навязывают цифру — тотальный контроль через системы. Поколения меняются, а потому в разрезе лет 20–50 никто особо это не замечает.
Помните, как стартовал интернет?...
Думали свобода?
А вышло что, учёт?
Когда?...
А дальше что?
Вот-вот.
=)
📌 @tech_di
Видео хоть и не в тему, но по духу очень рядом
Дважды два = четыре?
Все же это знают, так? Все уже привыкли пользоваться нейронками?
😄
Внедрëнные пару лет как уже (системы анализа общественных данных) подсадили юридически ответственных [выборных] людей на эти нейросети и их ответы. "Они" (некоторые из них) привыкли к тому, что данные "знают" больше, чем они сами (ведь данные математически подтверждены). А потому не "шуршат" лишний раз и соглашаются с начальством потому как "отчёты" красивые и всё "сходится".
Простыми словами: за все эти годы, пока все общались с сетью, на каждого собрали цифровое досье 😐 ... некоторые прям очень сильно эмоционально "переживают" за то, что не поняли что подписывали )))... а большинство прям вообще не поняло что делают и уверены, что у них всё "отлично" получается
Европа в полном цифровом контроле !
За пару лет внедрили юридические обоснования, которые позволяют "им" частично снять ответственность. По чуть-чуть и с согласия "планктона" ответственность по бумагам передали на исполнителей.
😏
В итоге сейчас у некоторых ситуация такова: им приходится "оправдываться" в документах и отрицать "помощь".
...
По чуть-чуть, но в итоге всем навязывают цифру — тотальный контроль через системы. Поколения меняются, а потому в разрезе лет 20–50 никто особо это не замечает.
Помните, как стартовал интернет?...
Думали свобода?
А вышло что, учёт?
Когда?...
А дальше что?
Вот-вот.
=)
📌 @tech_di
👍10🔥3 2
#ai #tst #test
Тестирую всё, что "влазит" в мою систему.
Видио-карта от NVIDIA имеет очень малое количество видеопамяти чтобы поднять современные нейронки полностью "в себе" на VRAM. Потому запускаю что могу в комбинированном варианте с использованием своих 128Gb ОЗУ. Благо что они на DDR5 и шина на PCIe5 и скоростные SSD ... в итоге даже 122B модели работают около 3-5 токенов в секунду.
Всё что влазит в VRAM полностью работает на 50-120 (малые модельки даже и 230+ показывают) токенов в секунду. ... Но этим 9B - 14B моделям нужно ОЧЕНЬ конкретно озвучивать и задавать что они должны исполнять (мозгов маловато у общественных малых llm).
Свои мелкие обученные на кастомном движке тоже не особо "умные". Они хорошо работаю только под "руководством". А это ресурс. =)
...
Мой интерес сейчас в том, что бы исследовать "низкий процент соответствия" современных нейросетей, который показывает как раз связи, которые никто не видит в обычном рабочем процессе (workflow). Именно эти нестандартные связи и показывают новые, никем до этого не исследованные, моменты ... которые иногда смотришь и впадаешь в ступор: "а что так можно было?"😏
пока как-то так )))
📌 @tech_di
Тестирую всё, что "влазит" в мою систему.
Видио-карта от NVIDIA имеет очень малое количество видеопамяти чтобы поднять современные нейронки полностью "в себе" на VRAM. Потому запускаю что могу в комбинированном варианте с использованием своих 128Gb ОЗУ. Благо что они на DDR5 и шина на PCIe5 и скоростные SSD ... в итоге даже 122B модели работают около 3-5 токенов в секунду.
Всё что влазит в VRAM полностью работает на 50-120 (малые модельки даже и 230+ показывают) токенов в секунду. ... Но этим 9B - 14B моделям нужно ОЧЕНЬ конкретно озвучивать и задавать что они должны исполнять (мозгов маловато у общественных малых llm).
Свои мелкие обученные на кастомном движке тоже не особо "умные". Они хорошо работаю только под "руководством". А это ресурс. =)
...
Мой интерес сейчас в том, что бы исследовать "низкий процент соответствия" современных нейросетей, который показывает как раз связи, которые никто не видит в обычном рабочем процессе (workflow). Именно эти нестандартные связи и показывают новые, никем до этого не исследованные, моменты ... которые иногда смотришь и впадаешь в ступор: "а что так можно было?"
пока как-то так )))
📌 @tech_di
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔8👍6🔥1🤝1