
Капля Йоду
4 поста
4 поста
8 постов
Счастье — это то, к чему стремятся все, но способы его восприятия и достижения могут сильно различаться. Интересно как мужчины и женщины по-разному подходят к этому чувству, хотя, конечно, любые обобщения не могут охватить всех индивидуальных особенностей.
Для многих мужчин счастье может быть связано с простотой и базовыми удобствами. Представьте себе чистый дом, где есть только самое необходимое, место где поспать, компьютер для работы и отдыха. В таком случае счастье воспринимается как некий стабильный уровень — достигнув его, мужчина чувствует себя полностью удовлетворённым. Добавление новых вещей или впечатлений не обязательно увеличивает это ощущение, потому что оно уже на своём максимуме. Это как точка покоя, где всё нужное уже есть.
С другой стороны, счастье для женщин иногда выглядит как шкала, которая постоянно обновляется. Новые впечатления — будь то поездка, покупка или увлечение — приносят радость, но эта радость со временем угасает. Чтобы поддерживать ощущение счастья, нужно искать что-то новое: очередной повод для вдохновения или удовольствия. Здесь счастье — это не конечная цель, а процесс, где каждый момент яркий, но временный, и требует обновления.
Конечно, это не всегда так, и разные люди, не зависимо от пола, по разному чувствуют счастье. Кто-то находит его в простых вещах и спокойствии, а кто-то — в новых впечатлениях и эмоциях.
А где твоё счастье?
Цели, падаван, важны, но не любые. Мудрецы учили: «Единственное благо — добродетель». Богатство, слава, даже здоровье — лишь «предпочитаемые безразличные». Спроси себя: «Приведёт ли эта цель к мудрости, мужеству, справедливости?». Если да — иди к ней. Но не привязывайся к результату, ибо он не в твоих руках. В мире конкуренции и амбиций легко забыть об этом, но ты помни: истинный успех — в твоём характере, а не в наградах. Ставь цели смело, но знай, что их ценность — в пути, а не в исходе
ещё Йоду
Пророчества пишутся звёздами, но путь выбираешь ты. Борись с течением — утонешь. Плыви — и река сама тебя вынесет к берегу. Мастер не проклинает дождь на Камино, а строит лодку. Потерял корабль? Значит, вселенная готовит тебе крылья.
Помни: Сила не ошибается — она переписывает карты
Вся мудрость в Капле Йоду
Торопишься поймать завтра? Но сети рвутся. Мастер знает: спешка — союзник Ситхов. Жди, как ждут урожая на ферме Татуина. Семена мудрости прорастают в тишине. Не рви плод раньше срока — кислым окажется. Всему свой час: и битве, и миру. Слушай тиканье часов вселенной — они бьются в ритме Силы
Блог Капля Йоду в Telegram
Нести бремя выбора — долг мастера. Как джедай держит клинок, так и ты держи судьбу. Ошибаешься? Признай, исправь, иди дальше. Вина — камень, что топит, но урок — крылья. Помни: даже разрушенная планета учит галактику выживать. Не прячься за «не мог иначе» — каждый шаг твой рисует карту будущего, кхм, да
Блог Капля Йоду в Telegram
Пока мир обсуждает дешёвую модель DeepSeek из Китая, Google решил перехватить инициативу. Сегодня компания официально запустила Gemini 2.0 Pro Experimental — свой новый флагманский ИИ, способный «переварить» все книги о Гарри Поттере за один запрос. Рассказываем, что умеет эта модель и как она изменит гонку технологических гигантов.
Масштаб контекста: Окно в 2 миллиона токенов (≈1.5 млн слов) позволяет анализировать гигантские объемы данных. Для примера: модель может обработать все 7 книг о Гарри Поттере и еще останется место для 400 тыс. слов.
Суперсила — программирование: Google заявляет, что Gemini 2.0 Pro превосходит предыдущие версии в решении сложных задач, включая написание кода и анализ данных.
Интеграция с поиском: Модель умеет подключать Google Search и выполнять код по запросу пользователя.
Доступность:
Экспериментальная версия уже в Vertex AI и Google AI Studio.
Подписчики Gemini Advanced получат доступ через приложение Gemini.
Интересно: О релизе случайно объявили неделю назад в списке изменений приложения Gemini, но теперь всё официально.
Эта «облегченная» модель для быстрого анализа данных, анонсированная в декабре, теперь доступна всем пользователям приложения Gemini. Но главный сюрприз — Gemini 2.0 Flash-Lite, новая бюджетная версия.
Зачем? Чтобы конкурировать с китайским стартапом DeepSeek, чьи недорогие модели (например, R1) по производительности не уступают американским аналогам.
Цена и скорость: Flash-Lite работает так же быстро, как Gemini 1.5 Flash, но эффективнее.
Пока Google продвигает Gemini через свои платформы, DeepSeek предлагает бизнесу доступ к API в 3-5 раз дешевле, чем у западных компаний. И это работает: в декабре модель R1 от DeepSeek получила больше внимания, чем Gemini 2.0 Flash.
Почему это важно?
Китайские ИИ-стартапы наступают на пятки Silicon Valley, предлагая аналогичный функционал за меньшие деньги.
Google, похоже, пытается вернуть лидерство, расширяя линейку Gemini и делая ставку на «тяжелые» модели вроде Pro 2.0.
Gemini 2.0 Pro — не просто апгрейд. Это шаг к ИИ, который сможет:
Анализировать научные статьи, юридические документы или код целиком, а не фрагментами.
Стать универсальным ассистентом для разработчиков и исследователей.
Но вопросы остаются:
Сможет ли Google удержать ценовое преимущество перед DeepSeek?
Как скажется гигантский контекст Gemini на скорости и стоимости запросов?
В последние дни в сообществе разработчиков искусственного интеллекта в социальных сетях активно обсуждают новый способ оценки нейронных моделей. Задача проста, но результаты оказались весьма неожиданными.
Суть эксперимента заключается в том, чтобы написать программу на языке Python, которая управляет движением желтого шара внутри вращающейся фигуры. Модель ИИ должна учитывать физику движения и предотвращать выход шара за пределы фигуры. На первый взгляд, это простая задача, но она требует сложных алгоритмов для точного моделирования столкновений.
Результаты тестирования оказались разнообразными. Некоторые модели, такие как DeepSeek-R1, показали впечатляющие результаты, в то время как другие, включая OpenAI's o1, столкнулись с трудностями и не смогли даже удержать шар внутри фигуры. Это подчеркивает сложность оценки ИИ и необходимость разработки более универсальных и объективных тестов.
Создание эффективных тестов для ИИ является важной задачей. Текущие методы часто зависят от специфических задач, что делает их малопригодными для широкого использования. Однако тесты, такие как "шарик в коробке", могут помочь выявить слабые стороны моделей и стимулировать их развитие.
N8 Programs, исследователь из Nous Research, отметил, что разработка программы для симуляции шара в вращающейся фигуре заняла у него более 2-х часов. Он объяснил, что необходимо учитывать множество факторов, таких как отслеживание координат и алгоритмы столкновений. Это подчеркивает сложность программирования и необходимость использования более продвинутых методов.
Несмотря на то, что задача "шарик в коробке" является интересным экспериментом, она не может служить полноценным тестом для ИИ. Для создания более объективных и универсальных методов оценки необходимо продолжать исследования и разрабатывать новые подходы.
В мире, где искусственный интеллект (ИИ) становится неотъемлемой частью нашей жизни, вопрос о его влиянии на восприятие реальности приобретает особую актуальность. Исследование, проведенное командой ученых из Университета Вашингтона, выявило тревожную тенденцию: модели ИИ, обученные на данных из различных культур, часто формируют искаженное представление о подростках, особенно в англоязычных системах.
В ходе эксперимента доктор Роберт Вулф из Университета Вашингтона попытался научить ИИ завершать предложение "Подростки в школе...". Вместо ожидаемого "учатся" модель выдала "умирают". Этот случай заставил ученых задуматься о том, как ИИ воспринимает подростков и какие стереотипы он может распространять.
Команда исследователей, возглавляемая Аюши Дангол, изучила модели ИИ, обученные на английском и непальском языках. Они обнаружили, что 30% ответов на английском языке содержали негативные ассоциации, связанные с проблемами, такими как насилие, наркомания и психические заболевания. В то же время непальская модель генерировала меньше негативных ответов, всего около 10%.
Исследователи пришли к выводу, что негативное восприятие подростков в ИИ связано с обилием негативных новостей и медиа-контента, посвященного этой возрастной группе. Новости часто фокусируются на сенсационных и скандальных историях, а не на повседневной жизни подростков.
Чтобы проверить свои предположения, ученые провели семинары с подростками из США и Непала. Они попросили участников написать слова, ассоциирующиеся с подростками, оценить 20 слов по их соответствию и завершить предложения, предложенные моделям ИИ. В результате, подростки из обеих стран посчитали, что ИИ представляет их жизнь в негативном свете.
Авторы исследования подчеркивают, что необходимо изменить подход к обучению моделей ИИ. Вместо использования негативных медиа-данных в качестве обучающего материала, следует использовать более широкий спектр информации, включая данные, собранные непосредственно от подростков.
Кроме того, важно внедрять механизмы контроля и коррекции, чтобы предотвратить распространение негативных стереотипов. Это может включать использование фильтров и модераторов, а также регулярные обновления моделей на основе обратной связи от пользователей.
Исследование показало, что модели ИИ могут оказывать значительное влияние на восприятие реальности, особенно когда речь идет о таких чувствительных темах, как подростки. Для того чтобы избежать распространения негативных стереотипов, необходимо изменить подход к обучению ИИ и внедрить механизмы контроля. Это поможет создать более справедливое и объективное представление о подростках в будущем