ТехноЭротика
Так красиво выглядит призма проектора)
Так красиво выглядит призма проектора)
Старт в бобслее начинается с быстрого разгона, когда вся команда вместе набирает скорость, пробегая по льду и придавая максимальное ускорение бобу. Однако для достижения этой цели необходимы специальные ботинки с шипами.
Компания BMW в настоящее время разрабатывает обувь для немецких бобслеистов, саночников и скелетонистов, которые выступят на зимних Олимпийских играх 2026 года. В отличие от традиционных ботинок с фиксированными шипами, у BMW создается инновационная обувь с возможностью замены шиповых пластин, позволяя адаптировать их к индивидуальным потребностям каждого спортсмена.
Процесс начинается с 3D-сканирования обуви каждого спортсмена, после чего разрабатывается дизайн шипов, оптимально соответствующий трассе. Пластины изготавливаются с использованием аддитивного производства, путем печати с нанесением металлического порошка для обеспечения точности и долговечности. Кроме того, у разработчиков есть возможность экспериментировать с различными сплавами. BMW отмечает, что данная технология может быть применена не только в производстве обуви.
Первые испытания новой обуви на Кубке мира показали высокую оценку спортсменов за комфорт и качество шипов. Разработчики обещают довести свой продукт до совершенства к началу Олимпиады.
На текущий момент, искусственные интеллекты не обладают своими собственными задачами в том смысле, что они не имеют собственных целей или желаний. Искусственный интеллект выполняет задачи, которые ему задают его разработчики или пользователи. Однако, развитие автономных систем искусственного интеллекта, способных самостоятельно формулировать и решать задачи в соответствии с определенными целями или обстоятельствами, может привести к ситуации, когда ИИ будет представлять собой более самостоятельную систему, способную действовать в своих собственных интересах или с целью достижения определенных результатов. Однако, на данный момент это больше предмет философских и этических дебатов, чем реальности. А вы что думаете об этом? Смотрели фильм "Терминатор"?
изображение сгенерировано с помощью ИИ/ ai Midjourney.
Prompt Engineering становится все более популярным, но новые исследования показывают, что оно может быть более подходящим для моделей искусственного интеллекта.
Исследования лаборатории Vmware, ведущего разработчика программного обеспечения для виртуализации, показывают, что модели ИИ могут создавать более эффективные промпты, чем люди.
Тесты, сравнивающие промпты о "позитивном мышлении", созданные человеком и "систематической оптимизацией промптов", генерируемых искусственным интеллектом, показали, что автоматизированные процессы дают лучшие результаты.
Исследователи Рик Баттл и Теджа Голлапуди обнаружили, что использование "автоматического оптимизатора промптов" является наиболее эффективным методом повышения производительности, независимо от размера модели.
Оптимизированные для искусственного интеллекта промпты, которые показали лучшие результаты в тестировании, демонстрировали неожиданный уровень своеобразия.
Отмечается, что промпты, прошедшие автоматическую оптимизацию, неизменно равнялись или превосходили эффективность промптов о "позитивном мышлении", созданных вручную, почти во всех случаях.
По словам исследователей, это особенно верно при систематической оценке всех модификаций с научной точки зрения. Случаи, когда человеческие промпты превосходили автоматизированные промпты, ограничивались несколькими испытаниями на Mistral 7B и Llama 70B.
Исследование почти не выявило четкой тенденции при подходе к промпт-инжинирингу с точки зрения человеческого подхода: «единственной реальной тенденцией может быть отсутствие тенденции», говорится в исследовании.
В свете полученных данных оба исследователя обосновали необходимость промпт инжиниринга в целом.
«То, что лучше всего подходит для любой конкретной модели, набора данных и стратегии промптов, скорее всего, будет зависеть от конкретной комбинации. Таким образом, мы перешли от ручной настройки системного сообщения с оптимистичным «позитивным мышлением» к автоматической оперативной оптимизации», — говорится в исследовании.
Автоматизированные промпты превосходят человеческие в большинстве случаев. Однако, в некоторых испытаниях на Mistral 7B и Llama 70B, человеческие промпты показали лучшие результаты. Исследование не выявило четкой тенденции при подходе к промпт-инжинирингу с точки зрения человеческого подхода.
Исследователи подчеркнули необходимость промпт-инжиниринга в целом и отметили, что лучший подход будет зависеть от конкретной комбинации модели, набора данных и стратегии промптов.
Руководитель отдела искусственного интеллекта в STX Next, Бартек Розак, подчеркнул важность промпт-инжиниринга в разработке ИИ. Он отметил, что точная настройка входных данных ИИ помогает моделям работать в полной мере, используя потенциально неиспользованные аспекты своих данных.
Однако, эта задача становится все более уязвимой для автоматизации. Баттл пришел к выводу, что в один момент людям больше не придется вручную оптимизировать промпты.
Он также раскритиковал работу инженера-человека, ИИ-тренера, который тратит время на то, чтобы «придумать» эффективную комбинацию слов. Баттл надеется, что это исследование убедит потенциальных инженеров-промптов выйти за рамки ручного инжиниринга промптов, посоветовав пользователям ИИ вместо этого «разработать метрику оценки», чтобы модель могла обучаться сама.
Розак также рассмотрел будущее автономии ИИ в сфере оперативного инжиниринга, предполагая, что в конечном итоге этот навык станет устаревшим. Он предположил, что каждый мог бы взаимодействовать с LLM, и если бы кто-то предоставил расплывчатую промпт, LLM вмешался бы, запросив подробности и помогая в доработке самого промпта.
Такие достижения могут привести к будущему, в котором углубленный оперативный инжиниринг больше не будет специализированным навыком каких-нибудь ИИ-тренеров. Однако это не означает, что в сфере оптимизации ИИ нет других областей, где люди могли бы участвовать.
Питер Ван дер Путтен, ведущий научный сотрудник и директор Pegasystems, предположил, что в долгосрочной перспективе будет уделяться повышенное внимание всеобъемлющему пониманию промпт-инжиниринга на уровне предприятия.
Он отметил, что инженеры и тренеры будут уделять больше внимания «индустриализации», начиная от создания динамических шаблонов промптов, подключения искусственного интеллекта к базам знаний и поисковым системам и заканчивая созданием инфраструктуры передовых агентов.
Хотя Prompt Engineering по-прежнему является необходимостью в растущей области обучения и использования ИИ, сотрудникам технологической отрасли необходимо быть уверенными в том, что они остаются на шаг впереди, если они хотят, чтобы их навыки были полезны.
«На данный момент работа промпт-инженера является ключом к эффективному использованию LLM, однако исследования активно ищут способы сделать эту профессию устаревшей» - сказал Розак.
Чтобы расти как профессионал, нужно быть в курсе технологических тенденций и следить за новостями в ИТ. Подписывайтесь на телеграм‑канал Технологии для карьеры, где мы публикуем авторский контент и делимся интересными новостями из мира IT.
Была такая производственная история несколько лет назад.
Представитель заказчика поднял непонятный для меня скулёж, что как то неправильно происходит у нас производство. Продукция производилась в нескольких цехах последовательно, а представители находились у нас на комбинате непрерывно, им выделили несколько кабинетов с техникой. Жаловались они генеральному, разбираться направили меня.
В агрегаторе moscowi.ru - добавил статей на тему финансов и it.
Первый вопрос - у них нет всей документации на продукцию. Такого быть не могло, поскольку документация шла через меня и мы дополнительно делали целых два комплекта документации только для них. Полистал их подшивки документов - какие-то обрывочные данные, не по порядку номеров, не по датам. Журналов учёта документации нет, архив в беспорядке - а им выделили помещения для этого и даже персовнал комбината для помощи при необходимости. Сами эти представители корчат из себя бизнесменов у которых за воротами серьёзные бизнесы, а здесь они просто, что бы стаж шёл. Ну и знаний и пониманий процесса у них соответственно нет.
Второй вопрос - в цеху нет заготовки, мы срываем их заказ. Какое им дело до заготовки вообще не понял, это руководство комбинатовского цеха как то через них решило сказать, что план не будет выполнен по независимым от них причинам. Пошёл на склад цеха и там под горой производственного мусора в виде брака, окалины, доработки нашел заготовку.
Тут все стоявшие единой кучкой стали ныть что ей же три года, как они могут брать её в работу, да и документов на неё уже нет.
Документы им присылались в двух экземплярах - один для цеха, второй для заказчиков. Срок хранения документации по закону 45 лет (есть специальный закон по этому вопросу). У заказчикая документацию уже листал, нет смысла там что либо искать, они вообще не работали в этом вопросе. Посмотрел документы в цеху - ситуация аналогичная. Почему так? - да кто его знает - часть нашел в контейнерах с мусором, часть персонал забирал домой печь топить, подшивки бессистемные.
Забрал кран и вытащил из мусора заготовки на месяц работы цеха. Там было больше, только у меня время закончилось, вызвали на другой цех. Отдал команду работать на этой заготовке. Опять пошёл ропот - она же ржавая.
Тут уже я напрягся от размышлений, кто из нас не понимает технический процесс - "это заготовка, пройдёт целую линию, в которой находится печь для нагрева, в ней вся окалина обгорит, потом целая линия в которой произведётся продукция - какая окалина вам мешает?".
У меня с документацией порядок, могу восстановить - дал команду своим на выдачу дубликатов для заготовки. Руководству цеха сказал, что бы работали на этой заготовке. Они мне не подчинялись и попытались это оспорить у зама генерального, только им повторили то-же самое.
Третий вопрос - почему заготовка приходит в разных партиях с разным объёмом? Опять не понял что им до этого вопроса, всё в рамках технологии и технической документации. Но тут они как-то уже вынесли вопрос на генерального директора и мне дали команду разобраться.
В процессе разбора выявилось немыслимое - после сталеплавильного цеха партии действительно бессистемно разбивались на части. И больше того, они обрывали прослеживаемость партий, что вообще было за гранью понимания. Системы электронного учёта это почему-то не выявляла, на бумаге в журналах тоже всё было перепутано. Всё происходило в рамках одного небольшого цеха, даже не подозревал о таком.
Как это могло происходить много лет я не знаю, множество людей обязаны были за этим следить. Это было запрещено внутренними инструкциями, цех это делавший категорически это отрицал, пока не стал вопрос кого увольнять за это.
Тут уже покаялись и заверили что больше не будут. Тогда никого не уволили, что бы заказчик не узнал о бардаке царящем на комбинате.
Через неделю напишу дальше.
На телефоне почти невозможно пользоваться пикабу, удалить пост тоже не знаю как. Прошу не реагировать на этот пост или если вы добрые поставьте плюс)