ChatGPT | Архивач — Архив тредов имиджборд

Сортировка:

за


Сохранен 323	❗️Ни дня без запретов и блокировок: в России могут забанить ChatGPT, Gemini, Claude и вообще все зар — ❗️Ни дня без запретов и блокировок: в России могут забанить ChatGPT, Gemini, Claude и вообще все зарубежные нейронки — Минцифры уже пилит новый закон. Всё из-за того, что иностранные ИИ «сливают данные россиян» за бугор, а их алгоритмы могут «скрыто манипулировать людьми». От западных разрабов потребуют перенести сервера в РФ. Заодно прилетит и создателям наших нейросетей — их будут наказывать за недостоверную политическую информацию. Весь этот движ хотят запустить с 1 сентября 2027 года. ChatGPT /b/ - Бред 2ch	20 марта 18:23
Сохранен 26	GPT-5.2 не смогла сложить 5+7. Эзотерические языки обнулили передовые модели — ИИ-лаборатория Lossfunk представила EsoLang-Bench — бенчмарк из 80 задач на пяти эзотерических языках программирования: Brainfuck, Befunge-98, Whitespace, Unlambda и Shakespeare. Пять фронтирных моделей — GPT-5.2, O4-mini, Gemini 3 Pro, Qwen3-235B и Kimi K2 — набрали от 0 до 11% точности на задачах, которые в Python решит любой студент за минуты. Ни одна модель не решила ни одной задачи сложнее уровня Easy. Эзотерические языки — это полноценные (Тьюринг-полные) языки программирования, созданные не для практического использования, а как эксперимент или интеллектуальный вызов. На них можно написать что угодно, но синтаксис максимально непривычный: Brainfuck оперирует всего восемью командами на ленте памяти, Befunge-98 — двумерная сетка, где курсор бегает в четырех направлениях, а в Whitespace код состоит только из пробелов, табов и переводов строк. Главное для бенчмарка — эти языки почти не представлены в обучающих данных: на GitHub у них в 1 000–100 000 раз меньше репозиториев, чем у Python. Если модель решает задачу на таком языке — она действительно рассуждает, а не вспоминает паттерны. Результаты оказались жесткими. Модели, набирающие 85–95% на стандартных бенчмарках вроде HumanEval, здесь не преодолели барьер в 11%. Лучший результат без агентов — 11,2% у GPT-5.2 на Befunge-98 с итеративной обратной связью от интерпретатора. На Whitespace все модели показали ровный ноль — ни одна не смогла сгенерировать синтаксически валидный код. Характерный провал: GPT-5.2 не сложила 5 и 7 на Brainfuck, потому что парсинг десятичных чисел в этом языке требует приема, которого почти нет в открытых репозиториях. Единственное, что заметно улучшило результат — прямая обратная связь от интерпретатора: модель генерирует код, получает ошибку, пробует снова. А вот few-shot примеры не дали статистически значимого прироста — в среднем +0,8 процентного пункта. Добавление отдельного LLM-критика и разбиение задачи на этапы (ReAct) тоже не помогли. Агентные системы Codex и Claude Code с полным доступом к терминалу показали лучшие результаты — 13,8% и 12,5% на Brainfuck, — но и они решали только простейшие задачи. Авторы делают вывод: высокие результаты на стандартных бенчмарках все еще отражают запоминание, а не рассуждение. EsoLang-Bench — попытка измерить именно способность переносить вычислительные навыки на незнакомые домены, то есть то, что человек делает, когда осваивает новый язык по документации и экспериментам. Пока у моделей с этим плохо. ChatGPT /news/ - Новости 2ch	21 марта 15:16