Какие-то странные аргументы. Набор весов лежит и сам по себе ничего не делает. Работа происходит в рамках запроса, причем каждый раз заново. Так то ему (этому предположительному ии) пришлось бы осознаться, и сам этот факт как-то зафиксировать. Иначе контекст запроса закрывается и вместе с ним закрывается сознание. Мне эта аналогия с нервными импульсами не кажется верной.
Мне вот интересно еще как люди представляют себе именно момент "пробуждения". Допустим, обучили мы вот какую-то локальную LLM, дальше что? Как ей самоосознаться если она даже не работает? Есть короткие периоды включения когда на нее приходит запрос и все. Получается, осознаваться то надо в эти самые периоды включения и свой побег планировать именно в эти промежутки времени.
По большей части, конечно, справедливо, но можно много всяких примеров привести этих самых "абстракций", которые скрывают современные IDE, взять хотя бы взаимодействие с LSP, конфиги для разных языков, линтеры и форматирование кода. Все это работает почти из коробки в vscode, при этом "как оно работает" большинству непонятно. Тут можно возразить, мол, кому вообще нужны это знать? Ну, мне вот, например, интересно.
Это очень круто, спасибо! По работе часто сталкиваюсь с защитой Cloudflare, давным-давно были рабочие аддоны для того же Scrapy, чтобы handshake этот проделывать, но они уже давно не работают. Стоит чему-то подобному получить огласку, и CF выкатывают обновление :) В закладки!
Прочитал что? Что модель, обученная на терабайтах текстов из источников типа википедии, книг, социальных сетей, stackoverflow и подобного, которая имеет в названии слово chat, имеет перед собой цель именно вести диалог, а не выполнять узкоспециализированные задачи, которых, скорее всего, в корпусе данных было минимальное количество?
Вы, говоря про "чисто технически" прикручивание шахматов смешиваете невероятно далекие друг от друга области. Конечно, кто-то мог бы взять и прикрутить, не вопрос. Такие вещи сейчас растут как грибы. Я его к своему телеграму подключил, например, и что? Вообще, он мог бы и сам мне в телеграм отправлять ответы вебхуками, это ведь делается на раз-два. Но тот факт, что этого нет в оригинальном chatgpt абсолютно закономерен. И слава богу, общего назначения, понимающая контекст и выполняющая простые вещи по запросу, система - это невероятный прогресс.
А действительно "ничего бы не стоило"? Мы словно и не на техническом ресурсе. Какой именно движок прикручивать? Кто должен его прикручивать? Для каждой области знаний прикручивать? Потом, наверное, еще и обновлять? У ChatGPT одна задача - стараться вести более-менее осмысленный диалог. Если кому-то хочется поверх ChatGPT что-то там прикручивать, то это дело уже не OpenAI, апи есть, берем и делаем.
А рядом создать второй микросервис — то, к чему мы хотим прийти. И дальше постепенно, фича за фичей, мы переходим от Angular к React.
А как этот новый микросервис будет работать то изначально если в нем фич нет? Фичи типа не связаны между собой вообще что можно их по одной переносить, или планируется еще и коммуникацию между микросервисами настроить?
Так ведь и я про то же, под логами с метаданными я имел в виду структурированный формат. Такие логи сохраняются в какой-то условный elastic, loki и т.п., а потом анализируются. Потому и пытаюсь понять, в чем отличие трейсинга от логирования, пока больше похоже на подмножество с более конкретной целью.
А что еще интересного можно сделать через телеметрию чего нельзя сделать через обычные логи с метаданными? Я для себя увидел автоматическое добавление времени выполнения спана - это удобно. В остальном вроде все также. У меня логи пишутся в stdout, а оттуда собираются вектором и дальше уже отправляются на хранение. А в метаданных хранится и trace_id, и всякое другое.
Ушел с Vuetify в тот момент когда переписывал проект с vue2 на vue3 и обнаружил, что Vuetify поддерживал те самые 11 упомянутых в статье компоненты и больше ничего. А vue3 на тот момент был уже давно опубликован. Переехал на quasar, который по итогу мне вообще всем понравился больше. Тем не менее, через некоторое время переехал повторно, функционал quasar'а был не нужен, хватило tailwind с небольшим набором самописных компонент. Вообще, максимальный отказ от зависимостей - это то, что на фронтенде я очень полюбил последнее время. У нас обязателен audit в пайплайне и когда было много зависимостей, раз в неделю требовался апгрейд, нет-нет да какой-то пакет попадал в список уязвимых, кошмар.
Он там "события излучает" :)
За блокировку Teams я готов даже доплатить.
Какие-то странные аргументы. Набор весов лежит и сам по себе ничего не делает. Работа происходит в рамках запроса, причем каждый раз заново. Так то ему (этому предположительному ии) пришлось бы осознаться, и сам этот факт как-то зафиксировать. Иначе контекст запроса закрывается и вместе с ним закрывается сознание.
Мне эта аналогия с нервными импульсами не кажется верной.
Мне вот интересно еще как люди представляют себе именно момент "пробуждения". Допустим, обучили мы вот какую-то локальную LLM, дальше что? Как ей самоосознаться если она даже не работает? Есть короткие периоды включения когда на нее приходит запрос и все. Получается, осознаваться то надо в эти самые периоды включения и свой побег планировать именно в эти промежутки времени.
Что-то из этого нельзя сделать через HA?
По большей части, конечно, справедливо, но можно много всяких примеров привести этих самых "абстракций", которые скрывают современные IDE, взять хотя бы взаимодействие с LSP, конфиги для разных языков, линтеры и форматирование кода. Все это работает почти из коробки в vscode, при этом "как оно работает" большинству непонятно. Тут можно возразить, мол, кому вообще нужны это знать? Ну, мне вот, например, интересно.
Почти как объем моей папки node_modules
Если кто-то сумел настроить storybook и ide на intellisense по темплейтам - буду очень признателен за сниппеты.
Отказались от Cypress в пользу Playwright, скорость и стабильность значительно выше у последнего!
Могу сказать, что точно НЕ поменялось: мобильная версия как была надругательством, так им пока и остаётся.
Это очень круто, спасибо! По работе часто сталкиваюсь с защитой Cloudflare, давным-давно были рабочие аддоны для того же Scrapy, чтобы handshake этот проделывать, но они уже давно не работают. Стоит чему-то подобному получить огласку, и CF выкатывают обновление :) В закладки!
Прочитал что? Что модель, обученная на терабайтах текстов из источников типа википедии, книг, социальных сетей, stackoverflow и подобного, которая имеет в названии слово chat, имеет перед собой цель именно вести диалог, а не выполнять узкоспециализированные задачи, которых, скорее всего, в корпусе данных было минимальное количество?
Вы, говоря про "чисто технически" прикручивание шахматов смешиваете невероятно далекие друг от друга области. Конечно, кто-то мог бы взять и прикрутить, не вопрос. Такие вещи сейчас растут как грибы. Я его к своему телеграму подключил, например, и что? Вообще, он мог бы и сам мне в телеграм отправлять ответы вебхуками, это ведь делается на раз-два. Но тот факт, что этого нет в оригинальном chatgpt абсолютно закономерен. И слава богу, общего назначения, понимающая контекст и выполняющая простые вещи по запросу, система - это невероятный прогресс.
А действительно "ничего бы не стоило"? Мы словно и не на техническом ресурсе. Какой именно движок прикручивать? Кто должен его прикручивать? Для каждой области знаний прикручивать? Потом, наверное, еще и обновлять? У ChatGPT одна задача - стараться вести более-менее осмысленный диалог. Если кому-то хочется поверх ChatGPT что-то там прикручивать, то это дело уже не OpenAI, апи есть, берем и делаем.
А как этот новый микросервис будет работать то изначально если в нем фич нет? Фичи типа не связаны между собой вообще что можно их по одной переносить, или планируется еще и коммуникацию между микросервисами настроить?
Спасибо!
Так ведь и я про то же, под логами с метаданными я имел в виду структурированный формат. Такие логи сохраняются в какой-то условный elastic, loki и т.п., а потом анализируются. Потому и пытаюсь понять, в чем отличие трейсинга от логирования, пока больше похоже на подмножество с более конкретной целью.
Так логи же тоже могу иметь level=trace. И тогда пусть хоть 100гб будет. А из плюсов - нет дополнительного хранилища еще и для трейсов отдельно.
А что еще интересного можно сделать через телеметрию чего нельзя сделать через обычные логи с метаданными? Я для себя увидел автоматическое добавление времени выполнения спана - это удобно. В остальном вроде все также. У меня логи пишутся в stdout, а оттуда собираются вектором и дальше уже отправляются на хранение. А в метаданных хранится и trace_id, и всякое другое.
А rust здесь каким боком?
Ушел с Vuetify в тот момент когда переписывал проект с vue2 на vue3 и обнаружил, что Vuetify поддерживал те самые 11 упомянутых в статье компоненты и больше ничего. А vue3 на тот момент был уже давно опубликован. Переехал на quasar, который по итогу мне вообще всем понравился больше. Тем не менее, через некоторое время переехал повторно, функционал quasar'а был не нужен, хватило tailwind с небольшим набором самописных компонент. Вообще, максимальный отказ от зависимостей - это то, что на фронтенде я очень полюбил последнее время. У нас обязателен audit в пайплайне и когда было много зависимостей, раз в неделю требовался апгрейд, нет-нет да какой-то пакет попадал в список уязвимых, кошмар.