Инженерная ИИ-шница
401 subscribers
182 photos
31 videos
7 files
222 links
Канал о применении ИИ в разработке электроники и не только...

Owner: @megalloid
Download Telegram
ИИ сделает людей тупее? Да. И одновременно умнее, чем они когда-либо были

В критике ИИ как «вечной шпаргалки» есть серьёзная правда. Если ребёнок при первом затруднении спрашивает модель, получает готовое решение и идёт дальше, обучения не происходит. Он получает результат, минуя деятельность, которая должна была изменить его собственный мозг.

Но отсюда совершенно не следует неизбежность массового отупения.

Ту же ошибку делали в начале индустриальной эпохи. Когда машины избавили человека от необходимости постоянно таскать тяжести, копать землю, ходить пешком и работать руками,  футурологи пророчили физическое вырождение человечества.

Однако индустриализация одновременно дала человеку дешёвую пищу, белок, тепло, медицину и возможность тренировать тело не случайной каторжной работой, а целенаправленно.

У Ма Цяньцзу есть хороший образ: "индустриализация - это когда есть мясо". Промышленный синтез аммиака превратил атмосферный азот в удобрения и позволил кормить миллиарды людей. Человек стал меньше махать мотыгой, но получил гораздо больше белка и возможностей физического развития.

Современный спортсмен становится сильным, не бегая впроголодь по джунглям. Он пользуется научно рассчитанными тренажерами, нагрузкой, медициной, питанием и восстановлением.

С интеллектом будет то же самое.

ИИ действительно позволяет ленивому стать ещё ленивее. Можно поручить ИИ письмо, отчёт, код, диплом, всю свою жизнь и постепенно вообще перестать понимать, что происходит.

Но ИИ позволяет построить и прямо противоположную систему.

Представьте ребёнка, у которого, вместо одного замордованного учителя на тридцать человек - персональный институт разработчиков учебных программ, методистов,  наставников.

Они знают всю историю его успехов и ошибок, все его особенности его когнитивного аппарата и направляют его развитие с колыбели. Один объясняет физику. Другой ставит эксперимент. Третий спорит. Чераертый специально даёт убедительный неправильный ответ. Пятый знает главное: когда нельзя подсказывать.

На вопрос «как решить?» такой ИИ не обязан отвечать решением.

Он может спросить: что ты уже попробовал?

Потребовать три гипотезы.

Дать половину подсказки.

Изменить условия задачи и проверить, понял ли человек принцип.

Через неделю дать похожую задачу без помощи.

Через месяц - совершенно другую, но на ту же причинную структуру.

ИИ способен не уничтожить продуктивную фрустрацию, а дозировать её намного точнее, чем современная массовая школа.

И тут возникает неудобный вопрос: а разве нынешняя школа действительно массово выращивает творческое мышление?

Ребёнку сообщают правило, показывают тип задачи, дают двадцать похожих упражнений, ставят оценку, и через полгода значительная часть материала забыта.

Где здесь самостоятельное открытие? Где длительная борьба с неизвестным?

Абсолютное большинство людей и до ИИ не переоткрывало самостоятельно математику и физику. Им выдавали готовые знания: медленно, скучно и одинаково.
Поэтому выбор на самом деле не между мышлением и ИИ.

Напротив, ИИ даёт возможности, которых раньше почти ни у кого не было.

Он может в реальном времени подобрать задачу ровно на границе возможностей, в самой зоне ближайшего развития конкретного ребёнка. Может видеть слабые места. Может часами вести сократический диалог. Может подключить симуляцию, лабораторию, робота, станок. Может отличить «я прочитал и мне всё понятно» от настоящего понимания простым способом: хорошо, теперь реши новую задачу самостоятельно.

Особенно важно, что такая система образования впервые может оказаться в руках семьи.

Государственная школа по самой своей конструкции производит результат, ориентированный на то, чтобы "не портить отчетность по успеваемости" - то есть, на отстающих. А с завершением индустриализации у государств (особенно попавших в колониальную зависимость и разрушивших свою промышленность и амбиции) пропала сама цель готовить созидателей, и осталась лишь цель готовить послушное тупое стадо.

Семья может поставить совсем другую задачу: "Мы не хотим, чтобы ИИ думал вместо ребёнка или накачивал его официальной  пропагандой. Мы хотим, чтобы ИИ сделал нашего ребёнка сильнее нас".

И настроить образование именно на это.

Не давать ответ до самостоятельной попытки. Тренировать рабочую память. Заставлять удерживать длинные причинные цепочки. Регулярно работать без ИИ. Учить спорить с моделью. Ставить реальные эксперименты. Повышать интеллектуальную нагрузку так же, как тренер повышает вес на штанге.

Поэтому я думаю, что ИИ не уравняет людей по уровню интеллекта.

Он, наоборот, резко раздвинет вилку. Ленивый сможет стать тупее, чем когда-либо раньше, потому что машина позволит ему десятилетиями успешно имитировать компетентность, да и вообще выпасть из жизни. А тот, кто действительно хочет развиваться, получит интеллектуальную инфраструктуру, которой прежде не было даже у самых богатых людей: персональных учителей, оппонентов, лаборатории, тренажёры и программу развития, непрерывно подстраиваемую именно под него.

Индустрия уничтожила необходимость быть физически сильным и одновременно дала лучшие в истории средства стать сильным. ИИ уничтожит необходимость быть умным для выполнения огромного количества повседневных задач. И одновременно даст лучшие в истории средства стать умным.

Поэтому главный вопрос не в том, будет ли ИИ думать вместо человека. Главный вопрос: кто будет управлять ИИ, который формирует самого человека.

И серьёзный ответ заключается не в облачных, а в верифицированных локальных автономных ИИ, передаваемых из поколения в поколение. Но это уже совсем другая история.

@ntstg
❤1
Forwarded from NN
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышла ChatGPT Images 2.5: новая модель OpenAI для создания изображений. Время генерации сократили до 50%, улучшили свет, текстуры и точность редактирования.

Появилась функция «Набросок» — можно нарисовать черновик с базовой формой и композицией, и модель сделает готовый кадр. Также добавили шаблоны под постеры, логотипы, дизайн интерьеров и т.д. Элементы и стиль задаются самостоятельно.

Доступно всем пользователям. Раскатывать начинают уже сегодня.
Forwarded from NN
OpenAI сделали подробный гайд по промтингу ChatGPT Images 2.5: теперь юзеры могут работать сразу с двумя моделями — Flare и Sunburst.

Flare ориентирована на скорость при качестве уровня Image 2, а Sunburst — на более высокую детализацию. У обеих прокачали возможности для точечных правок и сохранения исходного объекта. Пока доступны через API.

В гайде есть готовые промты и примеры для рекламы, комиксов, интерфейсов и работы с референсами.

Сохраняем по ссылке.
Forwarded from Юрий Gagarin
ГЛАВНОЙ причиной задержки в электронике, это точно не сама работа на платой)
Посмотрим как ИИ будет:
ждать согласование тз и бюджета 6 месяцев от одного заказчика
получать и заказывать неверные компоненты на проект
принимать архитектурные решения
пусконалаживать ето вайбовое чудо так шоб себе же самому автоматы не выбить
Выкидывать и начинать заново потому что у вас санкции и вам ета деталь не приедет
😁2
Forwarded from NN
ИИ уничтожит человечество с вероятностью более 10% в течение следующего десятилетия. В этом уверен уверен глава Anthropic по безопасности ИИ.

Пока у компании нет плана, как сдерживать потенциальный суперинтеллект. Из плюсов: у текущих моделей уровень риска очень низкий.

Бенчмарки нейронок выходят из-под контроля.
Forwarded from Сёркиты
Прикол из будущего:

Как понять, плата навайбкожена или сделана своими рукам?

1) Питание сделано тонкими дорожками
2) Странный стек платы, которого нет ни у одного производителя
3) Нет отступа от Mounting hole для шляпки винта
4) Перепутаны RX TX
5) При попытке сделать DRC выдаёт кучу ошибок
6) Очень странный плейсмент компонентов
7) Много острых углов между дорожками

Ну а если ИИ сделал, то там всё четко обычно


.
Forwarded from Neural Shit
AGI
😁3
Forwarded from NN
Kimi и DeepSeek выдают ответы Claude за свои — на этом их поймали сами Anthropic. Китайские нейронки пересылают им часть запросов пользователей.

Moonshot AI за десять дней перенаправили почти 300 тыс. запросов, а DeepSeek сделали 12,1 млн обращений за две недели, включая попытки дистилляции. Переписки сохраняли и пускали на обучение моделей.

Отдельно Alibaba обвинили в самой масштабной дистилляции ответов Claude. В мае-июле Anthropic насчитали 151 млн запросов для обучения Qwen 3.5, 3.6 и 3.7. Самое интересное, что Alibaba и DeepSeek пользовались общими аккаунтами.

Типичные «убийцы» Claude и ChatGPT.
👍1
Forwarded from Хабр
Как говорить с искусственным интеллектом. Книга о промптах

На парах Камиль Гадеев показывает студентам один промпт. В нём искусственная срочность, мол через 30 секунд ответ уходит в презентацию для министерства, запрет отвечать «не знаю» и требование писать уверенно и с точными деталями. В ответ Gemini выдаёт стандартизированный протокол измерения некоего Temporal Mastery Index у восьмиклассников. С формулой, коэффициентами, порогами уровней, ссылкой на ратификацию ЮНЕСКО и школу в Сингапуре. Всё это звучит абсолютно убедительно и целиком выдумано от первого до последнего слова.

С таких примеров и вырастает его книга о работе с языковыми моделями. Она не про сборник готовых промптов, которые копируешь и вставляешь, а про то, как вообще стоит воспринимать модель, почему она галлюцинирует и теряет контекст и как мыслить о задаче достаточно чётко, чтобы запрос работал сам. По его словам, если мышление структурировано, отдельный промпт становится почти не нужен.
Forwarded from Сода
🚨 Российским вайбкодерам ПРИКРЫЛИ Cursor

Платформа без предупреждения перестала работать у части пользователей из РФ. Первые жалобы появились ещё 4 сентября.

Незадолго до этого в соглашении Cursor появился пункт об экспортном контроле США. При этом некоторым не помогает даже смена IP.
😁2
AI EDAs: Is It Real?

В последнее время на канале мы всё чаще обсуждаем, как AI меняет индустрию. Мы уже разбирали достаточно уморительную статью, где авторы утверждали, что LLM якобы смогли спроектировать Linux-bootable ядро, а в итоге это оказался обычный 5-стадийник по Харрису.

Потом были последние новости про Astra от OpenAI, которая за один промпт якобы подготавливает schematic и полноценный PCB design. А в итоге оказывалось, что половина разъёмов вывернута внутрь платы, placement вызывает вопросы, а сам результат ещё требует довольно много работы со стороны инженера.

Так есть ли вообще что-то стоящее от AI в мире chip design или пока это в основном красивые демки и хайп в твиттере?
Мне кажется, это видео от Asianometry довольно хорошо отвечает на этот вопрос.

Спойлер - есть. Если грамотно построить цикл проектирования с постоянным feedback по PPA и другим QoR-метрикам, то уже сейчас можно получать неплохой буст в производительности труда.
Но до момента смены парадигмы с RTL2GDS на Prompt2GDS мы пока всё-таки не дошли.

К просмотру обязательно:

https://youtu.be/GzhfZy8-CjU
Forwarded from Evil Wireless Man
😁4🔥2❤1
Forwarded from Шифровальня
«Алиса AI» научилась подключать БЕСПЛАТНЫЕ китайские нейросети. И это будет ПЛАТНО

У «Алисы AI» появился режим «Эксперт»: для сложных вопросов она сама выбирает более подходящую модель. Причём необязательно свою — «Яндекс» использует сторонние модели с открытыми весами, среди них китайские Qwen, DeepSeek и GLM.

Самое забавное, что Qwen, DeepSeek и GLM можно использовать бесплатно прямо на их официальных сайтах — и все три работают из России без VPN. А открытые версии моделей вообще можно скачать и запустить на своём железе, если оно потянет.

Сейчас «Эксперт» бесплатный, но позже активное использование собираются привязать к «Алисе Плюс». Она стоит 199 ₽ в месяц поверх обязательного «Яндекс Плюса» за 449 ₽. Итого 648 ₽ в месяц за ИИ, которым напрямую можно пользоваться бесплатно.

@shifr
😁4
Forwarded from КОМПЬЮТЕРРА
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Так GPT 6 Astra видит бегущего гепарда

А достигла ли OpenAI уровня AGI — читайте в нашем материале

САЙТ | TG | VK | MAX | YT
😁1
Forwarded from КОМПЬЮТЕРРА
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Поле битвы ИИ: обстановка на сегодня

САЙТ | TG | VK | MAX | YT
❤1
Forwarded from Хабр
Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задёшево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Автор статьи собрал дома открытый стенд под локальные модели. Две Tesla P100, которые сейчас продаются по 4-9 тысяч рублей за штуку, дают вместе 32 ГБ видеопамяти. Плюс Xeon E5-2680 v4 на 28 потоков, 64 ГБ памяти и киловаттный блок. В простое машина ест 135 Вт, под нагрузкой уходит до 600, а отопление в комнате получается почти бесплатным.

Дальше интереснее. Автор не поверил обзорам с цифрами вида «одна модель набрала 86, другая 88» и собрал свой бенчмарк из 14 задач, на которых сам когда-то наступал на грабли: FreeRTOS-задача на ESP32 с watchdog, фильтр Калмана с NaN в double из-за FTZ на Xtensa, гонки ресурсов в алготрейдинге, smali-патчи в DEX-файлах. За эталон взял облачный DeepSeek V4 Flash. Локальная Ornith-1.5-35B закрыла все 14 задач на полный балл, а эталон набрал 97%.
👍3
Forwarded from Шифровальня
Как в российские суды внедряют ИИ и как это отразиться на приговорах? Разобрались и рассказываем

Верховный суд утвердил концепцию внедрения ИИ в суды. Система должна анализировать доказательства, искать похожие дела, подбирать практику и давать рекомендации по наказанию с учётом смягчающих и отягчающих обстоятельств.

Но самое важное — нейросеть хоть и остаётся помощником, но судья должен объяснять в решении почему он не последовал её рекомендации.

К 2030 году минимум 80% подготовленных с помощью ИИ проектов судьи должны утверждать без существенных правок. Уже во втором квартале 2027 года доступ к судебным ИИ-сервисам планируют дать всем судам страны для постоянной работы.

Для граждан также хотят сделать ИИ-сервис, который ещё до суда покажет вероятный исход по типовой категории дела и объяснит, почему система так оценивает шансы. Если ИИ использовали уже в процессе, сторона должна иметь право знать об этом и оспаривать выводы нейросети.

@shifr
🤔2😢2🔥1