Postagens do Canal Михаил Омельченко

Напишите в комментариях в какой сфере и для чего используете нейросети.

OpenAI представила свою новейшую языковую модель — GPT-4.5

По словам генерального директора OpenAI Сэма Альтмана, GPT-4.5 — это «гигантская и дорогостоящая модель», способная понимать и генерировать текст с повышенной точностью и креативностью. Она обучена с использованием усовершенствованных методов, что позволяет ей лучше распознавать шаблоны и предлагать более глубокие инсайты.

Одним из ключевых улучшений GPT-4.5 является значительное снижение «галлюцинаций» — случаев, когда модель предоставляет неточные или вымышленные данные. Это делает взаимодействие с ИИ более надёжным и информативным.

Использование GPT-4.5 связано с повышенными затратами. Стоимость составляет $75 за миллион входных токенов и $150 за миллион выходных токенов, что значительно выше по сравнению с предыдущими моделями, такими как GPT-4o.

#ai #ии #chatgpt45

К сожалению стрим сегодня отменяется 😢

Эту тему разберем в следующую субботу.

Поздравляю наших милых девушек с 8 марта!

Нейросеть которая пишет ПРОМТЫ

▫️Генерация промта с помощью нейросети.
▫️Улучшение промта с помощью Qwen.
▫️Как довести любой промт до идеала.
▫️Нейросеть которая пишет промты за вас.

Смотреть

▪️ YouTube

▪️ RuTube

#ai #ии #нейросеть #промты

Raphael AI как пишут на сайте "Первый в мире неограниченный и бесплатный генератор изображений"

Сайт Raphael AI

#djangoschool #ai #ии #raphaelai

Выводы о Grok 3

Grok 3 выделяется своей миссией искать истину и понимать вселенную. Он интегрирован с соц. сетью, что даёт доступ к реальным данным, включая последние посты и тренды, что отличает его от моделей с статическими данными, как ChatGPT.

О функции DeepSearch
DeepSearch позволяет анализировать профили, темы и тренды, предоставляя подробные отчёты. Это полезно для отслеживания новостей, мониторинга брендов или проведения исследований, сочетая данные соц. сети с внешними источниками.

Еще аспект
Интересно, что Grok может обсуждать спорные темы, предоставляя факты без цензуры, стараться исследовать в поисках ответа.

Grok 3 некий исследователь, это его и отличает от других нейросетей.

Но всегда помним, что это всего лишь нейросеть, а не ИИ. Это инструмент.

#djangoschool #ai #ии #grok3

Будущее и перспективы
Хотя нейронные сети продолжают развиваться, и, возможно, в будущем они достигнут уровня общего искусственного интеллекта (AGI), на март 2025 года они всё ещё далеки от этого. Исследования показывают, что даже с такими инструментами, как Devin, программисты останутся необходимыми для управления проектами, принятия этических решений и обеспечения качества.

Заключение
Нейронные сети могут значительно облегчить работу программистов, автоматизируя рутинные задачи и повышая продуктивность, но они не могут заменить их полностью из-за ограничений в понимании, творчестве и принятии решений. Человеческие программисты остаются незаменимыми для сложных задач, требующих интуиции, контекстуального анализа и гибкости.

Как вы думаете, смогут ли нейронные сети когда-нибудь достичь уровня, чтобы полностью заменить программистов, или человеческая роль всегда будет необходима?

#djangoschool #ai #ии #grok3

Обслуживание и обновления:
Это включает поддержание программного обеспечения в актуальном состоянии, исправление ошибок и добавление новых функций со временем. Это требует понимания существующего кода, планирования новых функций и их реализации, что является задачей программистов.

Нейронные сети могут помочь в генерации кода для новых функций или предложении исправлений, но общее управление и принятие решений остаются человеческими задачами (6 Limitations of Artificial Intelligence).

Ограничения нейронных сетей в программировании
Исследования показывают, что у нейронных сетей есть несколько ключевых ограничений, которые делают их неполной заменой программистов:

Отсутствие истинного понимания: Нейронные сети не имеют человеческого уровня понимания. Они обрабатывают большие объёмы данных и идентифицируют паттерны, но не "понимают" в том смысле, как это делают люди.

Зависимость от качества данных: Производительность нейронных сетей сильно зависит от качества и количества данных, на которых они обучены. Если входные данные предвзяты, неполны или устарели, выводы AI будут неточными.

Неспособность рассуждать за пределами программирования: AI действует в рамках, установленных программистами, и не может думать творчески или принимать решения вне этих параметров.

Ограниченное понимание контекста: AI плохо справляется с пониманием нюансов и контекста, что может приводить к ошибкам в принятии решений.

Отсутствие здравого смысла: AI не может применять здравый смысл к новым ситуациям, что делает её менее гибкой, чем люди.

Этические и юридические проблемы: Есть опасения по поводу конфиденциальности, безопасности и этического использования AI, особенно в программировании, где код может иметь значительные последствия.

Сравнение с передовыми моделями, такими как Devin
Недавно появилась модель Devin от Cognition, которая, как утверждается, может выполнять весь цикл разработки программного обеспечения, от понимания задачи до написания, тестирования и отладки кода. Она прошла практические инженерные интервью и завершила реальные проекты на Upwork, что впечатляет.

Однако даже с такими возможностями роль человеческих программистов не исчезает. Источники указывают, что Devin требует человеческого надзора для проверки точности и эффективности кода, особенно для сложных проектов.

Например, на бенчмарке SWE-Bench Devin решил 13,86% задач без помощи, что значительно выше предыдущих моделей, но всё равно оставляет место для улучшений (Cognition | Introducing Devin, the first AI software engineer).

#djangoschool #ai #ии #grok3

Подробный отчёт: Анализ, почему нейронные сети не могут заменить программистов
Этот отчёт представляет собой детальное исследование причин, по которым нейронные сети, несмотря на свои возможности, не могут полностью взять на себя роль программистов. Мы рассмотрим задачи, выполняемые программистами, ограничения нейронных сетей и их потенциальное влияние на будущее программирования, включая примеры и сравнения.

Введение в нейронные сети и программирование
Нейронные сети — это тип моделей машинного обучения, вдохновлённых работой человеческого мозга, состоящие из взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают и передают информацию. Они особенно эффективны в распознавании паттернов и могут быть обучены выполнять задачи, связанные с программированием, такие как генерация кода или предсказание ошибок (Understanding The Limitations Of AI (Artificial Intelligence)).

Программисты, в свою очередь, выполняют широкий спектр задач: от понимания требований и проектирования систем до написания, тестирования и поддержки кода. Вопрос в том, могут ли нейронные сети взять на себя все эти функции, или есть фундаментальные ограничения, которые делают их неполной заменой.

Задачи программистов и возможности нейронных сетей
Давайте разберём, что делают программисты, и насколько нейронные сети могут справляться с этими задачами:

Понимание проблемы:
Программисты должны понимать проблему или требование, которое должно быть решено программным обеспечением. Это включает общение с заинтересованными сторонами, анализ требований и разбиение сложных задач на части.

Нейронные сети могут быть обучены понимать определённые типы проблем, особенно если они хорошо определены и есть много данных, например, в обработке естественного языка (What are the benefits and limitations of using AI code generators in programming?).

Однако понимание новых, уникальных проблем, требующих интуиции и творчества, остаётся преимуществом человека. Нейронные сети хороши в распознавании паттернов, но не в обработке совершенно новых ситуаций.

Проектирование и планирование:
Проектирование архитектуры программного обеспечения включает высокоуровневые решения о структуре системы, выборе алгоритмов и данных. Это требует глубокого понимания принципов инженерии программного обеспечения и способности предвидеть будущие потребности.

Хотя нейронные сети могут предлагать некоторые дизайны или оптимизации, общий процесс проектирования остаётся человеческой деятельностью. Например, они не могут автономно проектировать сложные системы, учитывая все ограничения и требования (AI’s limitations: What artificial intelligence can’t do).

Написание кода:
Здесь нейронные сети сделали значительный прогресс. Инструменты, такие как GitHub Copilot, используют нейронные сети для предложения дополнений кода и даже генерации целых функций на основе комментариев (Will AI replace programmers?).

Однако программисты всё равно должны проверять и валидировать сгенерированный код. Нейронные сети могут допускать ошибки, и не всегда понятно, почему они сгенерировали определённый код. Для сложных задач, требующих глубокого понимания домена или учёта краевых случаев, программисты остаются необходимыми.

Тестирование и отладка:
Тестирование включает создание тестовых случаев для проверки, что программное обеспечение работает как ожидается. Нейронные сети могут генерировать тестовые случаи или предсказывать потенциальные ошибки, но процесс написания тестов и понимания, что нужно тестировать, остаётся человеческой задачей (Coding tools based on neural networks are unlikely to replace human coders anytime soon).

Отладка, или поиск и исправление ошибок, требует глубокого понимания логики кода и способности проследить её. Хотя нейронные сети могут предлагать возможные исправления, окончательное решение и реализация обычно остаются за программистом.

#djangoschool #ai #ии #grok3