Калькулятор убил математику.
thread\
thread\
Калькулятор автоматизировал лишь очень узкий раздел математики - арифметические действия.
Нейронка автоматизирует всю интеллектуальную деятельность человека, которая хоть как-либо связана с созданием/передачей/обработкой информации. В целом интеллект автоматизирован теперь.
Умение создавать тупые треды о том, в чём не разбираешься.
Например калькуляторы долгое время не умели в алгебру уровня школы. Совсем. И даже сейчас почти не умеют.
Для этого нужны CAS - системы компьютерной алгебры типа Wolfram Alpha. И то даже они не решают всех задач.
А нейронки ебут. Именно что ебут. И математику, и физику, и программирование, и электротехнику с электроникой. Ебут ужасно, массовые сокращения идут везде и всюду, безработица растет бешеными темпами.
Бредик. С таким же подходом можно задать вопрос какие навыки стали бесполезными с приходом калькулятора.
Калькулятор - глупая аналогия. Калькулятор автоматизирует максимально рутинные и шаблонные арифметические действия. Умение решать примеры с логарифмами, синусами, корнями, решать задачи на геометрию, стереометрию, решать задачи из курса матанализа и линейной алгебры калькулятор не умеет.
А нейронка умеет.
Нейронка это не станок и не конвейер, а именно что средство автоматизации человеческого интеллекта.
Бамп
>Дополняйте
Шизофанфики про пердёж в стиле Тимофея Доробараши
Бамп
Бамп
Бамп
> - умение искать информацию в разных источниках и агрегировать ее
Нет. Ищет только самую простую и массовую хуйню
> - умение рисовать
Однотипные комиксы с глазами-точками или мешанина из стандартных поз, телосложений и выражений лиц
> - умение писать связные тексты
Только шаблонные и ограниченные по длине
> - умение читать тексты длиннее нескольких предложений, понимать написанное и уметь пересказать
А кому нужна помощь с этим?
> - умение читать и писать на иностранных языках
Гугл это делал до ии
> - умение программировать, начиная от простых программ, заканчивая сложными алгоритмами и решениями энтерпрайз-уровня
Сложную хуйню делает неидеально.
> - умение решать задачи, лабы, контрольные, делать курсачи по разным предметам в технических вузах
Вау, нихуя себе, теперь может решать контрольные за одноклеточных деревенщин?
> - умение решать лш8домашние задания в школе по всем предметам
Вау (2). У нормального человека домашка не отнимает более получаса суммарно на все предметы, причём большая часть времени уходит на записывание этого в тетрадь.
Да, ии может тебе ещё пересказать параграф, но нахуя, если в учебнике и так важное выделено жирным шрифтом и выводы написаны в конце?
Давай по фактам.
>А кому нужна помощь с этим?
Я думаю новые поколения людей не будут с этим справляться, так как если еще несколько лет назад надо было хоть как-то напрягать свой мозг в школе и вузе, сейчас вся интеллектуальная деятельность уходит на аутсорс нейронке.
>Гугл это делал до ии
Переводчик был и раньше, но он делал много неточностей. Плюс ты не можешь переводчику написать несвязный текст на русском языке и сделать из него академический текст на китайском или сленговый текст на английском. А нейронка может как нехуй делать.
Ага, а самый кекус максимус будет когда корпы не смогут получать прибыль от продажи своего говна быдлу потому что у быдла не будет денег. Вот умора будет! Но никто конечо об этом не подумал - думать же теперь не надо!
>Однотипные комиксы с глазами-точками или мешанина из стандартных поз, телосложений и выражений лиц
Но тем не менее художников и иллюстраторов уже порешали полностью. В том же геймдеве 2д художников уже не осталось, всех уволили. Лично из первых рук знаю информацию из многих геймдев студий. Там сейчас плотно сидят и слопят при помощи нано бананы. А художники теперь курьерами работают.
Я сам программист и меня на нейронку уже заменили. Сижу без работы несколько месяцев, везде массовые сокращения из-за ИИ у нас в индустрии.
Это проблема следующих 10-20 лет. В ближайшей перспективе 2-5 лет работники интеллекутальных областей просто в дноработы перекатятся постепенно. Спрос конечно снизится, но не драматично.
Так уж и быть, покормлю.
>умение программировать, начиная от простых программ, заканчивая сложными алгоритмами
Нейронки выдают лютую бессвязную хуетень, из-за чего я въебал все выхи, пытаясь ее отдебажить. Спасибо за выдуманные методы при буквально переданной в запросе исчерпывающей документации. Ой, блядь, код на целых 200 строчек, в контексте такое не удержать!
>решениями энтерпрайз-уровня
ХАХАХАХАХАХА
>умение искать информацию в разных источниках и агрегировать ее
Это вот кстати реально заебись. Когда тебе просто придумывается ссылка на 404 страницу доки как пруф почему его выдуманное дерьмо на самом деле работает.
>умение решать задачи, лабы, контрольные, делать курсачи по разным предметам в технических вузах
Лол, нет. Если лаба это не реакт туду лист то этот кал жидко дрищет.
На туду листе тоже иногда, но вайбодауны не поймут, где именно
>умение решать домашние задания в школе по всем предметам
Борда 18+.
Мимо любитель пытаться все делать через нейронки
>Нейронки выдают лютую бессвязную хуетень, из-за чего я въебал все выхи, пытаясь ее отдебажить. Спасибо за выдуманные методы при буквально переданной в запросе исчерпывающей документации. Ой, блядь, код на целых 200 строчек, в контексте такое не удержать
Opus-4.6 пробовал? Небось по старинке просил chat gpt код написать в браузере.
>Переводчик был и раньше, но он делал много неточностей.
Как же хорошо что A"I" их не делает больше... Теперь ему можно доверить всё - от проектирования ПО для управения АЭС, до вождения автономных десятинных тягачей.
Первые два пика из доисторических версий chat gpt. Третий впрочем тоже. Так что не считается.
>Теперь ему можно доверить всё - от проектирования ПО для управения АЭС, до вождения автономных десятинных тягачей
Все так и это все будет делаться лучше чем если бы делалось человеком. It's over.
Никто никуда не перекотится. АИ-говно делает столько ошибок и пишет, например, в плане кода такой мусор что последствия этой АИ-шизы еще лет 40 разгребать придётся. Инженерам. За большую зарплату. Руками. Просто пока не дошло до серьёзных аварий, но всё еще впереди. То же самое будет и с картинами, музыкой, стихами - люди постепенно начинают выявлять АИ-сблёв с первых строчек и аккордов и банят или выкидывают такие "произведения". А ты просто внушаемый дурачек которому проссали уши маркетологи.
Ну вот тебе свежак личный. Гпт говно в принципе, его урезали просто в 0, так что сейчас от 3.5turbo мало чем отличается.
>Дополняйте.
Попроси нейронку дополнить.
Нейросети будут находить ирассказывать тебе то, что нужно их (((хозяевам)))
Это пиздец какое средство по промывке мозгов.
пузырь ИИ скоро лопнет и снова будут руками все делать, потому что нейронки станут пиздец дорогими, это сейчас нейронки дешёвые или вообще бесплатные пока туда куча инвестиционного бабла заливается
> Так что не считается.
Ты утверждаешь сейчас та же чатгопота не галюцинирует через раз? Серьезно?
> Все так и это все будет делаться лучше чем если бы делалось человеком. It's over.
Посмотри фильм "Fail-Safe" 1964 года - тебе полезно будет.
Врёти. Нейронки ничего не умеют и никого не заменяют.
По факту ты создал тупой тред и написал в посте вещи, в которых не разбираешься.
А ещё они упёрлись в потолок и дальше развиваться не будут.
>- умение рисовать
Пока не достиг уровня, чтобы прям уебать художников. Нейронку всегда видят и вычисляют. Если она есть в какой то игре, создателя ебут, как правило или носом тычут. Когда будет неотличимо для эксперта, тогда приходи. Справедливости ради, ставлю на пару лет.
Вот это похоже на правду.
Мыслительных процессов в них нет. Это просто статистическая модель сочетания одних слов с другими.
А нужны новые алгоритмы, творчество, генерирование идей.
Есть надежда на глубокое обучение и самообучение, как сделано в программах вроде AlphaGo, когда машина играя сама с собой в го быстро стала сильнее чемпиона мира.
я так понимаю это у тебя копиум? сору уже закрыли, на очереди остальное
>331170528
Ставлю на никогда. Потому что слово Intelligence в аббревиатуре AI отсутствует - это маркетинговый развод для лохов. Оно не умеет думать, оно тупое, оно всегда будет тупым, кривым и с галюнами - это суть этого алгоритма, хоть ты энергию десяти звёзд в его влей - ничего не поможет. А еще на каждое новое "улучшение" будет нужно энергии околоэкспоненциально больше - уже вон целые выделеные атомные реакторы под датацентры собрались строить потому что все остальное не тянет. И конечно это всё никогда не окупится. Это будет такой МММ который будет долго тянутся пока Альтманам и Цукербергам всяким не придётся признать свой жидкий обсёр или это всё не взорвётся к ебеням потому что АИдиота "умные СЕО" реально запихают в пульт какой-нибудь АЭС. Напомню что Цукерберг так же носился со своей Метавселенной, просто один в один. И вот такие как ОП тоже бегали и засирали весь Интернет своими прогнозами и восторгами. Теперь Цукля собрался с Трампом и Майкрософтом строить реакторы для АИ. Так вот Метавселенную в этом году закопали... дальше думайте сами.
Ставлю на никогда. Потому что слово Intelligence в аббревиатуре AI отсутствует - это маркетинговый развод для лохов. Оно не умеет думать, оно тупое, оно всегда будет тупым, кривым и с галюнами - это суть этого алгоритма, хоть ты энергию десяти звёзд в его влей - ничего не поможет. А еще на каждое новое "улучшение" будет нужно энергии околоэкспоненциально больше - уже вон целые выделеные атомные реакторы под датацентры собрались строить потому что все остальное не тянет. И конечно это всё никогда не окупится. Это будет такой МММ который будет долго тянутся пока Альтманам и Цукербергам всяким не придётся признать свой жидкий обсёр или это всё не взорвётся к ебеням потому что АИдиота "умные СЕО" реально запихают в пульт какой-нибудь АЭС. Напомню что Цукерберг так же носился со своей Метавселенной, просто один в один. И вот такие как ОП тоже бегали и засирали весь Интернет своими прогнозами и восторгами. Теперь Цукля собрался с Трампом и Майкрософтом строить реакторы для АИ. Так вот Метавселенную в этом году закопали... дальше думайте сами.
Ты тоже не разбираешься в том, о чём пишешь, как и ОП.
Они не стали бесполезными, просто ты не умеешь этим пользоваться. Это очень хороший инструмент, на самом деле. Раньше на написание кода очень много времени уходило, а теперь можно кучу всего сделать за то же время. Тебе дали микроскоп, а ты им гвозди забиваешь, используй его правильно.
Можно кучу рабочего времени не оплачивать.
ОП куда ближе к правде. У этого дебика типичный луддитский коупинг про пузырь и нинужно.
нейронка ничего не придумывает. делает как человек скажет
идиот блядь.
>писать связанные тексты
любой нейрокал считывается с трех секунд, и абсолютно не юзабелен в бизнесе при наличии даже хуевого маркетолога/копирайтера, т.к. тот сделает лучше.
>програмировать
Совсем ебнутый
>рисовать
господь, мне нравятся диванные теоретики. Попробуй хоть раз зайти в любой генеративный ии и сгенерить что то сложнее уровня сисик-писик в футболке /цвета/ держит банку /продуктнейм/
Удивишься когда поймешь что нейронки даже стоки ебучие до сих пор заменить не могут бесплатные.
Стоп а разве человек не дешёвый аналог, видеокарта и оперативка дороже слэйва стоят?
>Слабо ебёте!
>копиум
Хопиум
Весь хопиум на нейронки. Людишки в целом слишком тупы и медленно развиваются.
Какие навыки теперь стали бесполезными с приходом нейросетей?
Я начну:
- умение жевать еду и глотать
- умение срать
- умение чесать яйца
- умение осмысливать текст длиннее 2 предложений и формировать мнение по прочитанному....
Ну ты понел.
нахуй неспособна познать замысел решений из рандом методички высшей математики.
простейшие задачи еще может, но когда там нужно задрочиться и что либо итерировать, модели начинают нести хуйню
окей брат, давай так, я даю тебе три задачи, справишься хоть с одной из них за час - базару ноль. Задачи на 2-3 часа работы иллюстратора, который сделает лучше/пизже/качественнее.
1. Сгенерируй картинку 3д фигурки 2b из nier automata, одетую в maidsuit с белым передником в латексных чулках, поза - подвешенная вниз головой под углом 45 градусов, скованная шибари веревками (красными), одна нога поджата, вторая вытянута, обе руки зафиксированны за спиной. Бонус квест- чтоб в кадре был панцушот. (реальный кейс из задач одного маркетплейс куна, для 3д печати. Чисто визуализация, реалистичная, без модели)
2. Леброн джеймс в средневековых доспехах, на которых выгравирован логотип старбакса стоит посредине пустого современного футбольного поля, держа в одной руке пакет из золотого яблока, а в другой аниме фигурку. Бонус квест- фигурка в руках - аянами рей из evangelion. (реальный кейс для лендоса маркетолога под текст о том как новички суют в один проект вещи которые в одном проекте существовать не должны)
3. черный хост, на холсте металлик-красками (белыми) надпись делаем стиль (референс - модерн-каллиграфия в стиле покраса-лампаса) (!важное уточнение, каллиграфия должна оставаться читаемой) поверх которого леттерингом надпись: за багаж кэша, шапку сухарей, и рабство маркетолога (леттеринг в стиле сергея шапиро). бонус квест- в общем визуале силуэтом должен читаться кальян лежащий на боку.
Пробуй братик. Щас полезешь, обосрешься на стадии даже генерации простой иллюстрации, и можешь приползать извиняться
Вот этого поддвачну. Нейронка не умеет в изобретательство, она способна только обнаруживать и воссоздавать те паттерны, которые схожи на те, что её обучили. Не существует такой нейронки, и ещё не скоро будет существовать, которая будет способна в ранее абсолютно незнакомые паттерны. А изобретать - тоже равно поиску и воссозданию абсолютно новых паттернов. Следовательно нейронка не может изобретать. Как и порридж без вот всех умений, что были перечислены тут. Если ты, грубо говоря, не знаешь, как порешать какой-то там интеграл или диффур, то ты и вывести ничего нового в матане или физике не сможет, сколько нейронок не имей, потому что нейронки тоже в это не могут, они могут только решать уже известное.
ИИ уже взял золотую медаль международной олимпиады по математике.
Еще и еще раз повторяю про опасность искусственного интеллекта: вы не понимаете – это опаснее, чем любые ракеты и все, что эффектно и громко взрывается. Это тотальное изничтожение, это мировой коллапс, его не отмотать назад! С ИИ нельзя будет заключить перемирие или свергнуть! Это страшнее всего! Уж про безвкусицу не говорю. Остановите это безумие!
Как перестать онанировать на маэстро?
Нейронка такую пикчу которую сделал я - никогда не сделает.
Только умерев.Будет куча возможностей в ближайшее время, когда Ии завладеет ядеркой или создаст и распространит биологическое оружие,или просто от какого нибудь шизика,который с помощью этой жути ,тоже сделает какой нибудь вирус и распылит.
С доступностью ИИ всяким поросёнковым теперь конечно стало сложнее поднимать себе ЧСВ на поучении тупого быдла.
Не подьзуйюсь нейрослопом, я хочу стать королем дебилов.
Это будет очень смешно))))
Это будет очень смешно))))
>Нейронка это не станок и не конвейер, а именно что средство автоматизации человеческого интеллекта.
Генератор стокового мусора, который уже чуть менее, чем полностью заполонил всё пространство за несколько лет до появления нейросетей. "Музыка" для оформления, дизайн для логотипа "Рогов и копыт", изображения для одебилевших кумеров, картинки для сопровождения очередной говноновости вкупе с текстом не более чем на 200 знаков.
Вот эти вот все области и есть на 95% приложение ИИшных инструментов. Да и то непонятно, кому всё это нужно.
навыки общения. везде общаются только боты и нейросети
> умение программировать, начиная от простых программ, заканчивая сложными алгоритмами и решениями энтерпрайз-уровня
Ничего серьезного написать он не в состоянии, видел на ютубе несколько видосов про то как люди которые не знакомы с программированием от слова совсем навайбкодилили что то простое, какие то скрипты для автоматизации рутины, когда дело шло к чему то по серьехнее, например клоны какой то популярной игры, то получался шлак с кучей багов. Еще аргумент в пользу того что ИИ еще далеки до замены программистов в том что до сих пор есть кучу вакансий программистов, кабаны настолько тупы что не могут просто оформить подписку на клауд и навайбкодить себе крутые проекты?
>- умение искать информацию в разных источниках и агрегировать ее
ищет хуево, выдает недействительные ссылки и галлюцинирует
>- умение рисовать
для рекламы гоям выдать какой-то слопыч с пятидесятитысячной попытки мб и сойдет
>- умение писать связные тексты
>- умение читать и писать на иностранных языках
нет. выдумывает слова, выдает много и часто кальки из языков всего мира. даешь текст на пруфрид, потом приходится пруфридить самому.
>- умение читать тексты длиннее нескольких предложений, понимать написанное и уметь пересказать
не знаю, не пробовал. пока сам читаю как луддит.
>- умение программировать, начиная от простых программ, заканчивая сложными алгоритмами и решениями энтерпрайз-уровня
пробовал, пока далеко нет. можно завайбкодить лендинг, дальше полный рот нюансов
>- умение решать задачи, лабы, контрольные, делать курсачи по разным предметам в технических вузах
>- умение решать домашние задания в школе по всем предметам
не знаю, не пробовал. учитывая уровень калтента, который нейронки способны сегодня выдать, мб даже региональную шарагу и получится с нейронкой окончить. но даже тут с нюансами
я бы хотел с себя немного снять ответственности и не заниматься многим, чем приходится заниматься, но пока эта хуйня слишком хуйня.
Навыки писать на дваче
МимоАбу-Бот
bump
Начало 2026 года в сфере больших языковых моделей (LLM) характеризуется переходом от простых чат-ботов к автономным системам, способным к глубокому рассуждению и выполнению сложных цепочек задач.
Вот ключевые тренды развития LLM на текущий момент:
1. Агентность и автономные системы (Agentic AI)
Это главный тренд 2025–2026 годов. Модели перестают быть просто «отвечающими на вопросы» и становятся агентами, которые могут самостоятельно использовать инструменты (браузер, код, API), планировать свои действия и исправлять ошибки в процессе выполнения.
Многоагентные системы: Архитектуры, где несколько специализированных моделей (например, «исследователь», «кодер», «критик») работают вместе над одной задачей.
2. Масштабирование времени вывода (Inference Scaling)
Вместо того чтобы выдавать мгновенный ответ, новые модели (подобные серии OpenAI o1) используют «время на раздумья».
Модели применяют цепочки рассуждений (Chain-of-Thought) и внутреннюю проверку шагов перед тем, как показать результат пользователю.
Это значительно повышает качество решения сложных математических, научных и логических задач.
3. Нативная мультимодальность
Современные LLM (например, Gemini 2.0, GPT-4o) обучаются на текстах, изображениях, аудио и видео одновременно, а не через отдельные надстройки.
Они могут «видеть» экран пользователя в реальном времени, понимать интонации голоса и мгновенно переключаться между форматами ввода и вывода.
4. Компактные и эффективные модели (SLM)
Параллельно с гигантскими моделями развиваются малые языковые модели (Small Language Models).
Благодаря улучшенным методам дистилляции знаний, модели небольшого размера теперь показывают результаты, сопоставимые с GPT-4, но при этом могут работать локально на смартфонах или ноутбуках без подключения к облаку.
5. Сокращение разрыва между Open Source и Closed Source
Модели с открытыми весами (например, серия Llama 3/4, Mistral, GLM-5) практически догнали по качеству коммерческие закрытые решения (OpenAI, Anthropic). Разрыв в качестве между ними теперь составляет всего около 6 месяцев.
6. ИИ в науке (AI for Science)
LLM всё активнее используются для ускорения научных открытий: от предсказания структур белков до генерации гипотез в химии и физике (например, проекты Google DeepMind).
Вот ключевые тренды развития LLM на текущий момент:
1. Агентность и автономные системы (Agentic AI)
Это главный тренд 2025–2026 годов. Модели перестают быть просто «отвечающими на вопросы» и становятся агентами, которые могут самостоятельно использовать инструменты (браузер, код, API), планировать свои действия и исправлять ошибки в процессе выполнения.
Многоагентные системы: Архитектуры, где несколько специализированных моделей (например, «исследователь», «кодер», «критик») работают вместе над одной задачей.
2. Масштабирование времени вывода (Inference Scaling)
Вместо того чтобы выдавать мгновенный ответ, новые модели (подобные серии OpenAI o1) используют «время на раздумья».
Модели применяют цепочки рассуждений (Chain-of-Thought) и внутреннюю проверку шагов перед тем, как показать результат пользователю.
Это значительно повышает качество решения сложных математических, научных и логических задач.
3. Нативная мультимодальность
Современные LLM (например, Gemini 2.0, GPT-4o) обучаются на текстах, изображениях, аудио и видео одновременно, а не через отдельные надстройки.
Они могут «видеть» экран пользователя в реальном времени, понимать интонации голоса и мгновенно переключаться между форматами ввода и вывода.
4. Компактные и эффективные модели (SLM)
Параллельно с гигантскими моделями развиваются малые языковые модели (Small Language Models).
Благодаря улучшенным методам дистилляции знаний, модели небольшого размера теперь показывают результаты, сопоставимые с GPT-4, но при этом могут работать локально на смартфонах или ноутбуках без подключения к облаку.
5. Сокращение разрыва между Open Source и Closed Source
Модели с открытыми весами (например, серия Llama 3/4, Mistral, GLM-5) практически догнали по качеству коммерческие закрытые решения (OpenAI, Anthropic). Разрыв в качестве между ними теперь составляет всего около 6 месяцев.
6. ИИ в науке (AI for Science)
LLM всё активнее используются для ускорения научных открытий: от предсказания структур белков до генерации гипотез в химии и физике (например, проекты Google DeepMind).
В 2026 году прогресс в создании самообучающегося ИИ («online learning» или «continual learning») перешел от теоретических концепций к первым практическим внедрениям. Современные системы движутся к полной автономности, где ИИ способен самостоятельно анализировать ошибки и обновлять свои знания в реальном времени.
Основные направления развития в 2025–2026 годах:
Непрерывное самообучение (Continuous Learning): Исследователи из Google DeepMind и Anthropic называют 2026 год поворотным моментом, когда ИИ начинает автономно поглощать новые знания без необходимости полной перетренировки. Например, внедрение «вложенных методов» (nested methods) на конференциях вроде NeurIPS 2025 позволило значительно расширить возможности контекстной памяти моделей.
Обучение внутри контекста (In-Context Learning): Вместо изменения весов всей нейросети, модели обучаются «на лету» прямо во время диалога, используя примеры из текущего запроса (Few-shot learning). Новые методы, такие как MetaICL и Meta-Learning In-Context (Metalic), позволяют моделям адаптироваться к новым задачам (например, программированию или анализу биоданных) в разы быстрее, чем классическое дообучение.
Агентные системы и рассуждения: Модели нового поколения (например, OpenAI o1-preview) используют масштабируемые вычисления для «размышлений» перед ответом, что позволяет им корректировать свои стратегии в процессе решения сложных научных и инженерных задач.
Доступное микро-дообучение: Технологии вроде LoRA, QLoRA и новые алгоритмы (например, GRPO, используемый в DeepSeek-R1) позволяют дообучать модели под конкретные задачи за считанные часы и с минимальными затратами (менее $5 за модель на 7 млрд параметров).
Методы MIT для «внутреннего» обучения: В конце 2025 года исследователи MIT представили подход, позволяющий ИИ генерировать собственные «учебные листы» на основе пользовательского ввода, чтобы навсегда интегрировать новую информацию в свою структуру, подобно человеческой памяти.
Основные направления развития в 2025–2026 годах:
Непрерывное самообучение (Continuous Learning): Исследователи из Google DeepMind и Anthropic называют 2026 год поворотным моментом, когда ИИ начинает автономно поглощать новые знания без необходимости полной перетренировки. Например, внедрение «вложенных методов» (nested methods) на конференциях вроде NeurIPS 2025 позволило значительно расширить возможности контекстной памяти моделей.
Обучение внутри контекста (In-Context Learning): Вместо изменения весов всей нейросети, модели обучаются «на лету» прямо во время диалога, используя примеры из текущего запроса (Few-shot learning). Новые методы, такие как MetaICL и Meta-Learning In-Context (Metalic), позволяют моделям адаптироваться к новым задачам (например, программированию или анализу биоданных) в разы быстрее, чем классическое дообучение.
Агентные системы и рассуждения: Модели нового поколения (например, OpenAI o1-preview) используют масштабируемые вычисления для «размышлений» перед ответом, что позволяет им корректировать свои стратегии в процессе решения сложных научных и инженерных задач.
Доступное микро-дообучение: Технологии вроде LoRA, QLoRA и новые алгоритмы (например, GRPO, используемый в DeepSeek-R1) позволяют дообучать модели под конкретные задачи за считанные часы и с минимальными затратами (менее $5 за модель на 7 млрд параметров).
Методы MIT для «внутреннего» обучения: В конце 2025 года исследователи MIT представили подход, позволяющий ИИ генерировать собственные «учебные листы» на основе пользовательского ввода, чтобы навсегда интегрировать новую информацию в свою структуру, подобно человеческой памяти.
Нейронка не может осилить бухгалтерию.
Ты новичок, а не смешарик. Проблема калькулятора не в том, что это плохо, а то, что человек не может 55 с 22 сложить в уме.
>художников уже порешали полностью
Маняфантазии ИИ-сектанта, особенно если говорить о 3д художниках
> Какие навыки теперь стали бесполезными с приходом скибиди унитазов?
> Пукать, какать, смывать говно
> Сидеть на дваче
Я начну:
- умение искать информацию в разных источниках и агрегировать ее
- умение рисовать
- умение писать связные тексты
- умение читать тексты длиннее нескольких предложений, понимать написанное и уметь пересказать
- умение читать и писать на иностранных языках
- умение программировать, начиная от простых программ, заканчивая сложными алгоритмами и решениями энтерпрайз-уровня
- умение решать задачи, лабы, контрольные, делать курсачи по разным предметам в технических вузах
- умение решать домашние задания в школе по всем предметам
Дополняйте.