Первое, ИИ на основе нейронных сетей, очень хороша в поиске лазеек и скрытых путей, собственно наши алгоритмы обучения нейронок на этом основаны. Из-за этого невозможно адекватно описать ограничения ИИ, и то что мы считаем здравым смыслом, может не соответствовать тому, что поняла модель во время обучения.
Второе, ИИ может 'убить' человечество не из худших побуждений, а по ошибке. Даже сейчас мы видим недостатки ИИ на основе нейронной сети, которая в конечном счете апроксимация на заданном интервале, хорошо работает пока мы находимся в пределах обучающей выборки, но как только выходим за границы - значительно повышается галлюцинация, т.е. модель ошибается тем сильнее, чем дальше мы уводим ее от ее знаний.
Т.е. ты говоришь следуй правилам вождения автомобиля, а оно ставит колеса на крышу автомобиля, переворачивает его, и половина правил перестает работать как ожидается.
пожалуйста, проведите тесты одних и тех же моделей с помощью transformers python кода и с помощью llama.cpp (в т.ч. с квантизацией 8b и если не лень 4b), у меня есть ощущение что llama.cpp быстрее не только на процессоре
Я понял уже что вы для фона, это же хорошо, нейронка отлично заменит стоки для большинства применений. Мое первоначальное утверждение было исключительно генерацию изображений товаров, ведь именно их я увидел в статье... а так же я указал что информации в статье что речь идет о фоне, нет, или это не очевидно.
В принципе на этом можно и закончить, мысль доведена, оба друг друга поняли. Дальнейшие мои утверждения исключительно размышления на тему 'куда катится мир'...
Вставь простейший fpga на пару тысяч вентилей рядом с контроллером памяти ddr, и больше ничего не надо делать, народ сам запилит что надо (само собой какой то протокол взаимодействия нужен, но это не проблема для монополистов в этой области нет)
Посмотрите внимательно на ваш текст, единственное упоминание что речь идет о генерации фона это вот: В какой-то момент мы уперлись в то, что контент заказчика оказался достаточно «шумным» для фоновых изображений
В разделе Задача ничего
На картинках товаров у вас шарики, и нейронка рисует шарики, в чем я не прав?
Мой посыл был про то что как только бизнес получил в руки генератор контента, в первую очередь он будет применим чтобы сгенерировать мусор, да я знаю что это маркетинг, все это маскируется под визуал и стилистика, но по факту это форма манипуляций и легального мошенничества.
Например, когда тебе показывают радостного красивого человека, то это делается не для того чтобы порадовать покупателя типа 'улыбайтесь с нами', а для того чтобы он ассоциировал себя с этим человеком и товаром, вот куплю и будут таким же красивым и улыбающимся, что естественно не так да? Просто мы (клиенты) уже привыкли к таким манипуляциям и начинаем отращивать защитную шкуру, но маркетинг получил новый инструмент - качественная генерация, что позволит генерировать такой контент чуть ли не налету (вон статьи были о манипуляциях текстовыми gpt над мнением человека, просто в процессе беседы атакуемого с ИИ, и они его меняют под цели составителя промпта, причем эффективнее чем человек).
Без цен на железо и затрат энергии на fflops, нет никакого смысла обсуждать, какое лучше железо выбирать. Да бывают минимальные требования по объему памяти на ноду, но в этих случаях не до жиру, бери что надо и не заморачивайся.
Разница в производительности cpu и gpu может разниться от 10крат до 100 (например если нужны batch вычисления с одной нейронной)
Когда клиент смотрит на изображение при товаре, как вы думаете, что он желает увидеть? Товар который хочет приобрести или абстрактную картинку, не имеющую ничего общего с конечным товаром?
Всем давно ясно что AI это про вычислитель при памяти. Бессмысленно что то делать на уровне процессора, если память для ИИ будет снаружи.
Вон была же статья, где пытались утилизировать мощности интелевского сопроцессора avx512, и получилась максимум его половина.
Обработчик матричных вычислений должен быть встроен в чипы памяти, или хотя бы ddr контроллер... Но нет мировые производители памяти не хотят лезть в это, почему? заговор? глупость?
там один физический экструдер и пластики попеременно в него подаются? тогда можно при смене с высокотемпературного пластика типа abs не сразу переключать pva, а выбирать pla, выдавливать им abs, понижать температуру, и только тогда давить pva.
Но да, мне идея смены физических экструдеров типа idex или смена инструмента через защелку больше нравится, жаль таких принтеров очень и очень мало.
Что не так с бабушным саппортом? он же по типу pva? по видеороликам там все хорошо
Если покупать 'обычный порошок', доступный на рынке (цены 5т.р. за катушку pva) он мягкий и хлипкий, не удерживает на себе изделие (отвратительная адгезия и при любом искривлении изделия верхние части отделяются от поддержек, и подходит только для интерфейсных слоев (тут все отлично, только не всегда так можно делать, например внутренние полости, откуда не достать нерастворимые поддержки)
far не устраивает отсутствием опции lynx-like motion
Откройте для себя alt+'написать часть имени', в некоторым смысле это продолжение развития автодополнения по tab, так же можно использовать метасимволы * и ?
Так как я активно пользовался обоими методами, и linux-like и far-ом, последний имеет больше преимуществ, за счет того что в linux ты не видишь содержимого каталога, а значит вынужден пользоваться своей памятью, чтобы правильно ввести имя файла/каталога, когда как постоянно видимое содержимое каталога позволяет комбинировать подход, стрелками выбрать (причем не только вверх/вниз но и влево/вправа или постраничная навигация, включая начало/конец, этого очень не хватает в bash)
Для кого то вопрос стоимости будет решающим, NVidia 3060 12Gb - это самая дешевая из доступных vram, следующая по цене идет 4060ti 16Gb
Напомню, что чтобы капитальные затраты (закупка оборудования) по сравнению с оперативными (электроэнергия и время) не были такими критичными, утилизировать железо нужно по максимуму, чем ближе к 100% тем лучше, чего у многих нет, вот и становится актуальным железо по тормознее но дешевле.
классический api - заранее определенный формат, а llm-ки позволяют буквально на свободном человеческом языке общаться, само собой с % ошибок с вероятностью, тем ниже чем лучше модель обучена или чем лучше составлен промпт (это и есть новое программирование ИИ на основе llm)
Нет, сначала был norton commander под дос, через несколько лет на unix сделали midnight commander, параллельно под досом появился volkov commander (nc стал тормозным и занимал ресурсы и сотни килобайт, а vc буквально обходился 64к бинарником), параллельно был создан dos navigator (кстати у последнего была нативная реализация под os/2)... far это попытка перенести опыт работы с этими приложениями в windows.
Ставить mc рядом с far это как ставить велосипед рядом с самолетом, несравнимое количество возможностей и опыт. Развитие mc почти нулевое, когда как far, благодаря сообществу и плагинам, до сих пор. Мало того, far2 даже перенесли в linux (нативно). Ну и конечно появилось куча клонов, пытающихся решить проблему выхода из консоли в gui, теряя то неуловимое, что делает far лучшим из всего этого набора.
Есть же extended copy, сейчас посмотрел оказывается поддержку 3-ей версии завезли. Умеет параллельное копирование в фоне, включая автоматическое при копировании на разных устройствах (в пределах одного устройства второй процесс будет ждать очередь, а - разных - работать параллельно)
Это плохой пример, консольные команды не позволяют перемещаться между файлами, а порядок только тот что предлагает usorted, мало того, во время просмотра непонятно какой это файл.
И вот тут, чтобы обеспечить чуть больше комфорта, команда становится уже не такой простой
Первое, ИИ на основе нейронных сетей, очень хороша в поиске лазеек и скрытых путей, собственно наши алгоритмы обучения нейронок на этом основаны. Из-за этого невозможно адекватно описать ограничения ИИ, и то что мы считаем здравым смыслом, может не соответствовать тому, что поняла модель во время обучения.
Второе, ИИ может 'убить' человечество не из худших побуждений, а по ошибке. Даже сейчас мы видим недостатки ИИ на основе нейронной сети, которая в конечном счете апроксимация на заданном интервале, хорошо работает пока мы находимся в пределах обучающей выборки, но как только выходим за границы - значительно повышается галлюцинация, т.е. модель ошибается тем сильнее, чем дальше мы уводим ее от ее знаний.
Т.е. ты говоришь следуй правилам вождения автомобиля, а оно ставит колеса на крышу автомобиля, переворачивает его, и половина правил перестает работать как ожидается.
пожалуйста, проведите тесты одних и тех же моделей с помощью transformers python кода и с помощью llama.cpp (в т.ч. с квантизацией 8b и если не лень 4b), у меня есть ощущение что llama.cpp быстрее не только на процессоре
совет, если будете на cpu гонять llama.cpp, протестируйте с разным количеством процессорных ядер (ключ -t), можно получить не очевидные результаты
Я понял уже что вы для фона, это же хорошо, нейронка отлично заменит стоки для большинства применений. Мое первоначальное утверждение было исключительно генерацию изображений товаров, ведь именно их я увидел в статье... а так же я указал что информации в статье что речь идет о фоне, нет, или это не очевидно.
В принципе на этом можно и закончить, мысль доведена, оба друг друга поняли. Дальнейшие мои утверждения исключительно размышления на тему 'куда катится мир'...
Вставь простейший fpga на пару тысяч вентилей рядом с контроллером памяти ddr, и больше ничего не надо делать, народ сам запилит что надо (само собой какой то протокол взаимодействия нужен, но это не проблема для монополистов в этой области нет)
Посмотрите внимательно на ваш текст, единственное упоминание что речь идет о генерации фона это вот:
В какой-то момент мы уперлись в то, что контент заказчика оказался достаточно «шумным» для фоновых изображенийВ разделе Задача ничего
На картинках товаров у вас шарики, и нейронка рисует шарики, в чем я не прав?
Мой посыл был про то что как только бизнес получил в руки генератор контента, в первую очередь он будет применим чтобы сгенерировать мусор, да я знаю что это маркетинг, все это маскируется под визуал и стилистика, но по факту это форма манипуляций и легального мошенничества.
Например, когда тебе показывают радостного красивого человека, то это делается не для того чтобы порадовать покупателя типа 'улыбайтесь с нами', а для того чтобы он ассоциировал себя с этим человеком и товаром, вот куплю и будут таким же красивым и улыбающимся, что естественно не так да? Просто мы (клиенты) уже привыкли к таким манипуляциям и начинаем отращивать защитную шкуру, но маркетинг получил новый инструмент - качественная генерация, что позволит генерировать такой контент чуть ли не налету (вон статьи были о манипуляциях текстовыми gpt над мнением человека, просто в процессе беседы атакуемого с ИИ, и они его меняют под цели составителя промпта, причем эффективнее чем человек).
Без цен на железо и затрат энергии на fflops, нет никакого смысла обсуждать, какое лучше железо выбирать. Да бывают минимальные требования по объему памяти на ноду, но в этих случаях не до жиру, бери что надо и не заморачивайся.
Разница в производительности cpu и gpu может разниться от 10крат до 100 (например если нужны batch вычисления с одной нейронной)
Больше мусора богу мусора!
Когда клиент смотрит на изображение при товаре, как вы думаете, что он желает увидеть? Товар который хочет приобрести или абстрактную картинку, не имеющую ничего общего с конечным товаром?
Всем давно ясно что AI это про вычислитель при памяти. Бессмысленно что то делать на уровне процессора, если память для ИИ будет снаружи.
Вон была же статья, где пытались утилизировать мощности интелевского сопроцессора avx512, и получилась максимум его половина.
Обработчик матричных вычислений должен быть встроен в чипы памяти, или хотя бы ddr контроллер... Но нет мировые производители памяти не хотят лезть в это, почему? заговор? глупость?
а описать, как именно этого бота сделал, слабо?
там один физический экструдер и пластики попеременно в него подаются? тогда можно при смене с высокотемпературного пластика типа abs не сразу переключать pva, а выбирать pla, выдавливать им abs, понижать температуру, и только тогда давить pva.
Но да, мне идея смены физических экструдеров типа idex или смена инструмента через защелку больше нравится, жаль таких принтеров очень и очень мало.
Что не так с бабушным саппортом? он же по типу pva? по видеороликам там все хорошо
Если покупать 'обычный порошок', доступный на рынке (цены 5т.р. за катушку pva) он мягкий и хлипкий, не удерживает на себе изделие (отвратительная адгезия и при любом искривлении изделия верхние части отделяются от поддержек, и подходит только для интерфейсных слоев (тут все отлично, только не всегда так можно делать, например внутренние полости, откуда не достать нерастворимые поддержки)
far не устраивает отсутствием опции lynx-like motionОткройте для себя alt+'написать часть имени', в некоторым смысле это продолжение развития автодополнения по tab, так же можно использовать метасимволы * и ?
Так как я активно пользовался обоими методами, и linux-like и far-ом, последний имеет больше преимуществ, за счет того что в linux ты не видишь содержимого каталога, а значит вынужден пользоваться своей памятью, чтобы правильно ввести имя файла/каталога, когда как постоянно видимое содержимое каталога позволяет комбинировать подход, стрелками выбрать (причем не только вверх/вниз но и влево/вправа или постраничная навигация, включая начало/конец, этого очень не хватает в bash)
Для кого то вопрос стоимости будет решающим, NVidia 3060 12Gb - это самая дешевая из доступных vram, следующая по цене идет 4060ti 16Gb
Напомню, что чтобы капитальные затраты (закупка оборудования) по сравнению с оперативными (электроэнергия и время) не были такими критичными, утилизировать железо нужно по максимуму, чем ближе к 100% тем лучше, чего у многих нет, вот и становится актуальным железо по тормознее но дешевле.
недетерминированностью формата этого общения
классический api - заранее определенный формат, а llm-ки позволяют буквально на свободном человеческом языке общаться, само собой с % ошибок с вероятностью, тем ниже чем лучше модель обучена или чем лучше составлен промпт (это и есть новое программирование ИИ на основе llm)
хотите шокирую?
напишите в командной строке far:
edit:<dirчто за бред, я могу за день far запустить раза три от силы, и что, нельзя порадоваться что это невероятно комфортно и удобно?
Нет, сначала был norton commander под дос, через несколько лет на unix сделали midnight commander, параллельно под досом появился volkov commander (nc стал тормозным и занимал ресурсы и сотни килобайт, а vc буквально обходился 64к бинарником), параллельно был создан dos navigator (кстати у последнего была нативная реализация под os/2)... far это попытка перенести опыт работы с этими приложениями в windows.
Ставить mc рядом с far это как ставить велосипед рядом с самолетом, несравнимое количество возможностей и опыт. Развитие mc почти нулевое, когда как far, благодаря сообществу и плагинам, до сих пор. Мало того, far2 даже перенесли в linux (нативно). Ну и конечно появилось куча клонов, пытающихся решить проблему выхода из консоли в gui, теряя то неуловимое, что делает far лучшим из всего этого набора.
Есть же extended copy, сейчас посмотрел оказывается поддержку 3-ей версии завезли. Умеет параллельное копирование в фоне, включая автоматическое при копировании на разных устройствах (в пределах одного устройства второй процесс будет ждать очередь, а - разных - работать параллельно)
Это плохой пример, консольные команды не позволяют перемещаться между файлами, а порядок только тот что предлагает usorted, мало того, во время просмотра непонятно какой это файл.
И вот тут, чтобы обеспечить чуть больше комфорта, команда становится уже не такой простой