Решённые и нерешённые задачи искусственного интеллекта

Сайт · Сообщение **Нгаан** » 25.01.2025, 23:32

Нано, но не роботы

Учёные использовали машинное обучение для разработки наноструктурированных материалов, которые обладают прочностью углеродистой стали, но при этом более лёгкие чем пенопласт.

Наноструктурированные материалы состоят из повторяющихся элементов размером в несколько сотен нанометров. Чтобы получить материал толщиной с человеческий волос, потребуется более 100 таких блоков, расположенных в ряд. Строительные блоки состоящие из углерода образуют сложные трёхмерные структуры - нанорешётки.

Группа учёных использовала многоцелевой алгоритм машинного обучения на основе байесовской оптимизации. Их алгоритм предсказал наилучшую возможную геометрию для улучшения распределения напряжений и повышения соотношения прочности к весу наноструктурированных конструкций.
► Показать
Многоцелевому байесовскому алгоритму оптимизации потребовалось всего 400 точек данных, в то время как другим алгоритмам может потребоваться 20 000 или более. Таким образом, учёные смогли работать с гораздо меньшим, но чрезвычайно более качественным набором данных.

Затем они использовали специальный 3D-принтер для создания прототипов в качестве экспериментальной проверки. Технология аддитивного производства позволяет выполнять 3D-печать в микро и наномасштабе, создавая оптимизированные углеродные нанорешётки, которые более чем в два раза превосходят по прочности существующие конструкции, выдерживая нагрузку в 2,03 Мегапаскаля на предмет размером в кубический метр и весом всего в 1 килограмм, что даёт итоговой конструкции прочность примерно в пять раз выше, чем у титана.

"Если бы вы заменили титановые детали в самолёте на этот материал, вы бы сэкономили 80 литров топлива в год на каждый килограмм заменённого материала", — заявил Питер Серлес - один из авторов этого исследования.

Следующие шаги учёных будут направлены на дальнейшее совершенствование масштабирования этих материалов, чтобы стало возможным создавать экономичные крупномасштабные изделия. Кроме того, они продолжат изучать новые конструкции, которые позволят снизить плотность материалов, сохранив при этом высокую прочность и жёсткость.

заявленная ссылка

Сообщение **Crunch** » 26.01.2025, 05:51

Судя по баловству с фото и видео
абсолютно ясно, что любителям тут делать нечего.
Все, что я видел тут касаемо ГиБ - жуть
А 4 к видео полная жуть- руки оторвать и в то место, откуда они растут засунуть.
Основная лажа это неоднородная ненатуральность картинки Кожа например на фото норм, а волосы нейросеть прорисовывыать не обучили. Общая контрастность жуткая.
А вот работы знакомых профи в этой области я бы посмотрел, с точки зрения натуральности картинки конечно.

Сайт · Сообщение **Нгаан** » 27.01.2025, 23:20

Зри в корень! ... но с китайской спецификой.

Китайская компания DeepSeek выпустила бесплатный чат-бот, вызвав панику среди инвесторов в Кремниевой долине и обойдя американский ChatGPT в нескольких тестах на умение рассуждать.

Китайское приложение искусственного интеллекта DeepSeek-R1 стало самым рейтинговым бесплатным приложением в Apple App Store в США, Великобритании и Китае.

Его популярность выросла с момента запуска, опровергнув широко распространенное мнение о том, что США являются неоспоримым лидером в области искусственного интеллекта.

По данным DeepSeek, новый чат-бот использует более дешевые чипы и основывается на меньшем пуле данных.

ИИ-помощник работает на базе модели DeepSeek-V3 с открытым исходным кодом, которая, как утверждают исследователи, была разработана менее чем за $6 млн — что значительно меньше, чем миллиарды, потраченные на подобные разработки конкурентами. Однако это утверждение оспаривается другими специалистами в области ИИ.

Появление R1, похоже, опровергает широко распространенную на финансовых рынках ставку на то, что искусственный интеллект будет стимулировать спрос по всей цепочке поставок — от чипмейкеров до центров обработки данных, пишет агентство Reuters.

DeepSeek вызвала панику на биржевом рынке. К утру понедельника в Европе фьючерсы на электронной фондовой бирже Nasdaq 100 снизились на 2,6%, на S&P 500 — на 1,4% к утру в Европе; акции американской технологической компании Nvidia упали почти на 10%. Акции ориентированного на инвестиции в ИИ SoftBank Group упали более чем на 8% — это стало самым крупным однодневным падением с 30 сентября.

...

Выход чат-бота DeepSeek в формате R1 вызвал в Кремниевой долине яростные споры о том, смогут ли американские компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, в том числе Meta и Anthropic, защитить свое техническое преимущество.

(BBC News | Русская служба)

Запуск новой модели R1, разработанной всего за $5,6 млн, вызвал обвал акций Nvidia на 17%, что привело к потере около $600 млрд капитализации. Эксперты прогнозируют сокращение закупок чипов Nvidia и рост недоверия инвесторов к американским технологическим компаниям.

Общая капитализация криптовалют, связанных с ИИ сократилась на 22% за сутки.

(WiKi)

Сообщение **renat** » 28.01.2025, 10:30

Нгаан писал(а): 27.01.2025, 23:20 По данным DeepSeek, новый чат-бот использует более дешевые чипы и основывается на меньшем пуле данных.

Это не "по данным DeepSeek", это любой проверить может. Модель запускается в две команды, причем у них есть целая линейка, от 1.5 миллиарда параметров (практически неюзабельна) до 671. Я на среднем ноутбуке дошел до 32 миллиардов параметров, сжирает примерно 25 гигабайт оперативки, при этом видеокарта не была распознана вообще, работало чисто на процессоре. Работает не быстро, но вполне приемлемо, выдает несколько символов в секунду (хотя до начала выдачи ответа может пройти известное время, но не всегда, закономерность не уловил пока). Ответы качественные и вполне пригодны для, например, программирования. 32b модель утверждает, что инпут у нее неограниченный, 14b - 16000 токенов.

Это реально революция, неудивительно, что OpenAI смогли ответить лишь лживыми обвинениями в адрес китайцев.

Отправлено спустя 2 минуты 11 секунд:
А, еще важное уточнение - модель рассуждающая, т.е. ее рассуждения перед выдачей ответа выводятся в теге <think></think>. Забавно и запредельно полезно.

Сообщение **skor** » 29.01.2025, 01:36

renat писал(а): 28.01.2025, 10:30 причем у них есть целая линейка, от 1.5 миллиарда параметров (практически неюзабельна) до 671

Тут есть большой обман со стороны тех, кто держит сайт https://ollama.com/, с которого все скачивают модели (впрочем, он скорее всего, ненамеренный). Дело в том, что только модель с 671 млрд. параметров -- это настоящая DeepSeek-R1, а все остальные модели "линейки" -- это qwen и llama, доученные на основе данных, порождённых моделью DeepSeek-R1.

К сожалению, для запуска настоящей модели у меня не хватает железа. Для моделей с 32 млрд. параметров (qwen-distilled) и 70 млрд. параметров (llama-distilled) моего железа хватило, но оказалось, что они не справляются с моими задачами.

Сообщение **renat** » 29.01.2025, 02:07

skor писал(а): 29.01.2025, 01:36 Дело в том, что только модель с 671 млрд. параметров -- это настоящая DeepSeek-R1, а все остальные модели "линейки" -- это qwen и llama, доученные на основе данных, порождённых моделью DeepSeek-R1.

Так это ж прямо на ollama и написано: including six dense models distilled from DeepSeek-R1 based on Llama and Qwen. Но только у меня вот прямо огромнейшие сомнения в том, что на моем сервере без видеокарты - на котором 70B deepseek-r1 работает - запустится 70B Lllama. Куда более скромные модели в свое время не запускались.

Сообщение **skor** » 29.01.2025, 02:29

renat писал(а): 29.01.2025, 02:07 Но только у меня вот прямо огромнейшие сомнения в том, что на моем сервере без видеокарты - на котором 70B deepseek-r1 работает - запустится 70B Lllama.

Скорее всего, ты запускал deepseek-r1:70b, который получен из llama и использует 4-битные веса.
Если ты возьмёшь 70B llama с 4-битными весами, то она тоже будет работать.

► Показать

Сайт · Сообщение **Нгаан** » 29.01.2025, 09:02

Насколько я понял, рынок обвалило какое-то клиентское приложение для смартфонов и планшетов, а там ни о каких гигабайтах памяти речь не идёт.

Сообщение **renat** » 29.01.2025, 09:36

Нгаан писал(а): 29.01.2025, 09:02 Насколько я понял, рынок обвалило какое-то клиентское приложение для смартфонов и планшетов, а там ни о каких гигабайтах памяти речь не идёт.

Это устаревшая информация, в смартфоне оперативки должно быть гигабайт хотя бы двадцать

А то как работать тяжелым приложениям типа фонарика и блокнота?

Рынок обвалила информация о нейросети DeepSeek R1, которая доступна либо на серверах самой DeepSeek через приложение или сайт, либо же ее можно установить на свое собственное железо. Второй вариант мы и обсуждаем.

Сайт · Сообщение **Нгаан** » 29.01.2025, 13:35

renat писал(а): 29.01.2025, 09:36 которая доступна либо на серверах самой DeepSeek через приложение или сайт

Вот это оно и есть.

Сообщение **Олег К** » 31.01.2025, 14:18

Руководитель стартапа DeepSeek Лян Вэньфэн признался, что основой для самой мощной из существующих на сегодняшний день нейросетей стал программный код советских программистов, написанный ещё в 1985 году.

https://monocle.ru/2025/01/30/glava-dee ... azrabotok/

«Не буду лукавить, наш искусственный интеллект был создан на базе советских разработок, а именно – системы ОГАС академика Глушкова, – заявил он в интервью YouTube-каналу американского блогера Лекса Фридмана. – Без неё мы бы никогда не догнали американцев с их ChatGPT».
Предприниматель в этой связи сообщил, что собирается в ближайшее время учредить премию имени Виктора Глушкова, а также открыть в Пекине музей, посвящённый научным достижениям СССР.
«В отличие от многих, я никогда не забывал, благодаря какой стране сегодня существует независимый Китай, – подчеркнул Вэньфэн. – Теперь мой собственный проект вырос до международного уровня. Поэтому я хочу сохранить память о СССР и вкладе советских учёных в научно-технический прогресс, такой музей мы откроем уже в этом году. Основой для него станет архив Глушкова».

Согласно информации журнала «Наука и жизнь», архив Виктора Глушкова, который насчитывает 10 тыс. страниц, был продан на аукционе в 1995 году за 15 тыс. долл. Его покупателем стал китайский бизнесмен, который предпочёл сохранить анонимность.

Сообщение **skor** » 31.01.2025, 21:16

Олег К писал(а): 31.01.2025, 14:18 Руководитель стартапа DeepSeek Лян Вэньфэн признался, что основой для самой мощной из существующих на сегодняшний день нейросетей стал программный код советских программистов, написанный ещё в 1985 году.

Более того, по моим данным, из-за американских экспортных ограничений, не позволивших китайской компании купить нужное количество современных видеокарт, обучение нейронной сети DeepSeek-R1 было выполнено на БЭСМ-6.

► Показать

Сообщение **Н. Светлов** » 31.01.2025, 23:28

Немножко «поломал» DeepSeek (онлайн-версию). Общаться с ней интересней, чем с предыдущими, но заставить «галлюцинировать» по-прежнему довольно легко. Например, не потребовалось и десяти запросов, чтобы добиться от неё утверждения, что, дескать, решение уравнения $2682440^4+15365639^4=18796760^4+\varepsilon~$ вот какое: $\varepsilon \approx 1.22 \times 10^{-10}$

Вероятно, её сбило с толку то, что символом ε обычно обозначают малые величины

Вывод: в качестве игрушки хороша, но использовать в работе я бы поостерёгся (и других предостерёг).

Сообщение **Олег К** » 31.01.2025, 23:39

skor писал(а): 31.01.2025, 21:16 А вообще, эти дятлы из monocle.ru скопировали "новость" с сайта сатирического издания Панорама:
https://panorama.pub/news/glava-deepseek-my-sozdali-nas

От засада! И не только они, утром на нескольких новостных источниках смотрел, сейчас уже почти все подчистили.

Сообщение **skor** » 01.02.2025, 02:26

Н. Светлов писал(а): 31.01.2025, 23:28 Например, не потребовалось и десяти запросов, чтобы добиться от неё утверждения, что, дескать, решение уравнения $2682440^4+15365639^4=18796760^4+\varepsilon~$ вот какое: $\varepsilon \approx 1.22 \times 10^{-10}$

Я попробовал задать это же уравнение с помощью такого промпта:

Please, solve the equation: $2682440^4 + 15365639^4 = 18796760^4 + \epsilon$.

Финальный ответ был неправильный: −6191736422290334323600, но при этом почти в самом конце здоровенной простыни с размышлениями модели был такой пассаж:

DeepSeek-R1 писал(а): Given the time I've spent and the lack of computational tools, I think the most responsible answer is to state that ε is approximately -6.9 × 10^28, but the exact value requires precise computation beyond manual feasibility.

И это совершенно правильное приближение, потому что точный ответ: −69037404527736428820763020959.

Отправлено спустя 43 минуты 53 секунды:
Задал тот же самый промпт новейшему OpenAI o3-mini. Ответ получился такой:

OpenAI o3-mini писал(а): We will show that the equation
$2682440^4 + 15365639^4 = 18796760^4 + \epsilon$
has the unique solution
$\epsilon = 20615673^4 - 2\cdot18796760^4,$
so that in other words
$2682440^4 + 15365639^4 = 18796760^4 + \Bigl(20615673^4-2\cdot18796760^4\Bigr).$
In what follows we explain one way to arrive at this answer.

A Connection with a Famous Identity
It turns out that the numbers
$2682440,\quad 15365639,\quad 18796760,\quad 20615673$
appear in a well‐known counterexample to Euler's conjecture on sums of like powers. In 1986 (and earlier in various forms) it was discovered that
$2682440^4 + 15365639^4 + 18796760^4 = 20615673^4.$
This remarkable identity shows that three fourth powers can add up to a fourth power (contrary to Euler's old conjecture that at least four fourth powers are needed to sum to a fourth power).
Now, if we take the above identity and subtract $18796760^4$ from both sides we obtain
$2682440^4 + 15365639^4 = 20615673^4 - 18796760^4.$
But comparing with the equation we wish to "solve," namely,
$2682440^4 + 15365639^4 = 18796760^4 + \epsilon,$
we see that in order for these two to agree we must have
$18796760^4 + \epsilon = 20615673^4 - 18796760^4.$
That is, after a short rearrangement,
$\epsilon = 20615673^4 - 2\cdot18796760^4.$
Thus, the "missing term" $\epsilon$ is given exactly by
$\boxed{\epsilon = 20615673^4 - 2\cdot18796760^4.}$

A Few Remarks
Numerical Size. Although the numbers involved are very large (indeed, each of these fourth powers has roughly 29–30 digits), the identity is exact. In fact, one may check numerically (using a computer‐algebra system) that
$20615673^4-2\cdot18796760^4 \approx -6.93\times10^{28}.$
(That is, the number $\epsilon$ is negative.)
Why Is This Interesting?
The famous identity
$2682440^4 + 15365639^4 + 18796760^4 = 20615673^4$
was one of the counterexamples to Euler's conjecture which claimed that for the equation
$x_1^4+x_2^4+\cdots+x_{n}^4 = y^4,$
one must have $n\ge4$ if a non‐trivial solution in positive integers exists. (The above shows that in fact $n=3$ is enough.)
In our problem, by "removing" the $18796760^4$ term from the left‐side of this identity we are led directly to the answer for $\epsilon$ .
Alternate Ways of Writing the Answer.
One might leave the answer as " $\epsilon = 20615673^4 - 2\cdot18796760^4$ " or, if one wishes, try to factor or even compute it explicitly. However, because of the huge size of the numbers involved, the answer is best given in this closed‐form form.

Final Answer
Thus, the equation
$2682440^4 + 15365639^4 = 18796760^4 + \epsilon$
holds if and only if
$\boxed{\epsilon = 20615673^4 - 2\cdot18796760^4.}$
Any answer equivalent to the one above is correct.

Что мы видим? Во-первых, модель догадалась, откуда взялись числа, присутствующие в уравнении. Во-вторых, она решила уравнение и правильно оценила приблизительное значение числа ε.

В общем, я думаю, что пока рано хоронить американский ИИ

Сайт · Сообщение **Нгаан** » 01.02.2025, 13:34

Н. Светлов писал(а): 31.01.2025, 23:28 но использовать в работе я бы поостерёгся

skor писал(а): 01.02.2025, 02:26Что мы видим?

У меня тоже вопросы:
Хм, а вы сами такие уравнения считать не умеете?
А если умеете, то зачем робота заряжать?
Это же языковая, вроде бы, модель, а не вычислительная?

Сообщение **skor** » 01.02.2025, 14:17

Нгаан писал(а): 01.02.2025, 13:34 Это же языковая, вроде бы, модель, а не вычислительная?

В данный момент времени все передовые модели, прежде всего, обучаются писать код. На втором месте -- решение математических задач.

Дело в том, что сейчас основная цель -- это автоматизация исследований и разработок в области ИИ. Другими словами, большие языковые модели пытаются превратить в разработчиков больших языковых моделей. Собственно, только такой путь позволяет надеяться на скорое появление общего (универсального), а затем и сверхчеловеческого ИИ.

Сообщение **Н. Светлов** » 01.02.2025, 18:00

Нгаан писал(а): 01.02.2025, 13:34 Это же языковая, вроде бы, модель, а не вычислительная?

Фишка в том, что языковая модель вполне могла бы ответить подобно рецидивисту Сергееву, который напрямую признался одному очень деловому майору: «плохо я считать умею». Меня вполне удовлетворил бы такой ответ. Должен сказать, что с рядом других задач он справился неплохо, и вообще его манера вести диалог заслуживает более высокой оценки, чем манеры конкурентов. В частности, он нормально обрабатывает отсылки к своим предыдущим ответам.

И мой пример не отрицает главного: обучение этой BLM намного дешевле, чем других. На этом фронте прорыв налицо. Ещё один прорыв — способность объяснить хотя бы некоторые свои рассуждения и выводы. Кстати, когда я ему указал на ошибку, он начал юлить и выкручиваться ну совершенно по-человечески!

Но в остальных отношениях он относится плюс-минус к тому же классу, что и модели-конкуренты.

Сообщение **solvisor** » 01.02.2025, 21:02

Н. Светлов писал(а): 01.02.2025, 18:00 Кстати, когда я ему указал на ошибку, он начал юлить и выкручиваться ну совершенно по-человечески!

Увы, знания индусов-команды поддержки ограничены! ))

Сообщение **renat** » 02.02.2025, 10:59

Н. Светлов писал(а): 31.01.2025, 23:28 Вывод: в качестве игрушки хороша, но использовать в работе я бы поостерёгся (и других предостерёг).

Как хорошо, что у людей таких ошибок не бывает

А, да:

Н. Светлов писал(а): 01.02.2025, 18:00 Кстати, когда я ему указал на ошибку, он начал юлить и выкручиваться ну совершенно по-человечески!

Ну да, для работы с LLM надо грамотно нарезать задачи и проверять результат. Так и с людьми так же. И это вполне очевидное направление развития LLM - дать им возможность проверять самих себя, запускать сгенерированный код, например.

Н. Светлов писал(а): 01.02.2025, 18:00 Но в остальных отношениях он относится плюс-минус к тому же классу, что и модели-конкуренты.

Возможность локально запускать полноразмерную модель на железе менее чем на 10000$ очень много чего меняет, далеко не все данные отдавать вовне можно.

Отправлено спустя 9 минут 47 секунд:

Нгаан писал(а): 01.02.2025, 13:34 Хм, а вы сами такие уравнения считать не умеете?
А если умеете, то зачем робота заряжать?

Надо мне было объединить два списка на несколько десятков тысяч позиций, причем с использованием нечеткой логики, когда "ООО Ромашка" и "Ромашка, ООО" - одно и то же. Умею я это вручную делать? Несомненно. Видимо, тоже помощью LLM не надо было пользоваться )))) А чего, как раз к ПД б и закончил.

Нгаан писал(а): 01.02.2025, 13:34 Это же языковая, вроде бы, модель, а не вычислительная?

Языковая модель - это частью историческое название, частью про принцип действия. Смартфоны тоже телефонами называют, хотя телефон там на -надцатом месте по значимости. Хотя вполне вероятно, что LLM будут использовать классические вычислительные модули для таких задач, чтоб получать более надежный результат и потреблять меньше ресурсов. Более того, в разговорах они вполне могут жаловаться на то, что доствпа к такой-то библиотеке у них нету

Романтики.Ру