Pull to refresh
32
-1
Send message

Можно попробовать эту задачу. Задать её 10 раз с очисткой контекста.

===

Реши математическую задачу. Давай думать по шагам.
Задача: Ваня имеет столько же братьев, сколько и сестёр, а у его сестры вдвое меньше сестёр, чем братьев. Сколько сестёр и сколько братьев в этой семье?

А можно ли в playground  работать с GPT-4?

А может ли обычный пользователь изменить температуру у вёб-версии GPT-4 (https://chat.openai.com/)? Если да, подскажите, пожалуйста, как это сделать.

Исходники, к сожалению, не выкладываю, поскольку код не структурировался.) Но там простая идея: пространство сцены разбито на кубики, для каждого из которых задана плотность дыма. Кидаем луч из камеры через каждый пиксел, луч идёт через кубики, накапливая коэффициент ослабления света за счёт поглощения света дымом (зависит от плотности дыма в каждом кубе). Также с некоторой вероятностью луч рандомно меняет направление (рассеивание света на дыме). Вероятность этой смены направления тоже пропорциональна плотности дыма в каждом кубе. В итоге луч либо вылетает за сцену, либо приходит в источник света. Источники света были заданы большими прямоугольными параллелепипедами. Яркость пиксела считается исходя из яркости источника света в который пришли и накопленного коэффициента затемнения. Если луч улетел за сцену, то пиксел рисуем чёрным. Основная проблема в том, что картина получается очень шумная и приходится рендерить её тысячи раз и усреднять результат.

Записал произвольно ориентированные стены поближе и приложил карту уровня https://youtu.be/lMAuqoVYZG0

>Важнейшее его преимущество - стены могут идти под любым углом, а не только лишь перпендикулярно друг другу.

У меня стены могут идти под любым углом. Как вы правильно заметили, в конце ролика есть такие полигоны.

>бывают дома похожие на поезда, а поезда похожие на дома. И что из этого считать домом, а что поездом?
При всём уважении, это больше похоже на демагогию, а не на аргумент.)
Вот посмотрите на этот кадр youtu.be/VOC3huqHrss?t=48
Ни один человек в своём уме не назовёт выделенный объект поездом. Любому человеку понятно, что это цепочка домов. Конечно, на какой-то очень-очень грубой степени приближения это действительно похоже на поезд, но мы ведь говорим про точность распознавания лучше чем у человека, не так ли? А приведённые примеры полностью опровергают этот тезис. Соответственно мой вопрос: есть ли системы не совершающие настолько очевидных ошибок.
Скорость — это, безусловно, очень полезно, но сначала всё-таки хотелось бы добиться точности не хуже, чем у человека. Особенно, если делаются громкие заявления (не в этой статье) о достижении superhuman способности в распознавании. Прошу подсказать знающих людей: существуют ли на данный момент сети, не совершающие настолько грубых ошибок (чтобы дома называть поездом, а свет на полу — кроватью)?
Интересно, насколько системы распознавания близки к тому, чтобы стать более… интеллектуальными? Чтобы качество распознавания соответствовало человеку внимательно рассмотревшему картинку, а не бегло глянувшему на неё.)
Часто пишут о том, что в задачах распознавания нейросети давно превзошли людей. Однако, если присмотреться к кадрам из ролика про 007, то видно много ошибок:
— Цепочка зданий определились, как поезд
— Ворота снова определились, как поезд
— Свето-теневой рисунок на полу определился, как кровать
— Человек на мотоцикле часто определяется, как person целиком (вместе с мотоциклом)
Причины ошибок вполне понятны — человек может рассмотреть картинку более внимательно, обдумать что может быть, а чего не может. (Если это видео, то ещё и учесть перемещение объектов.) Но тогда о каком превосходстве НС над человеком в распознавании объектов идёт речь?
Если человека попросить только глянув на картинку быстро сказать что это, то он, вероятно, совершит точно такие же ошибки.
Статей, в которых бы последовательно объяснялись идеи git (причём так, чтобы было понятно непрограммистам) не нашли. Если знаете такие, пришлите, пожалуйста, ссылки.

Принимайте в клуб написавших эмулятор БК0010-01.) Кстати, тут есть авторы известных игр? Напишите названия своих игр и как подписывали игры.)

Для того, чтобы получить максимально адекватный чат бот, его нужно обучать не на диалогах из фильмов, а на диалогах из чатов реальных людей. И количество пар вопросов/ответов должно измениться миллионами.

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity