T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

Анон · 2025-01-02 08:52:13

▼Книгопост 2025⬍

▼Кинопост 2025⬍

Отредактировано (2025-03-26 20:41:06)

Анон · 2025-01-02 08:53:31

Идеальное чтиво на Новый год выбрал.
В одном случае через главу расписывают убийства/несправедливость/изнасилования, в другом грохнул ядерный апокалипсис.

Про первую книгу напомнило обсуждение в книготреде тем, как часто дергает ввернуть в речь "Как закалялась сталь", не зная при этом, что это вообще такое. В голове были предположения либо о производственной драме на сталелитейном заводе, либо о чем-то про Великую Отечественную. И да, это роман о войне, но между зверски свирепыми "белыми" и доблестно справедливыми "красными".

▼Скрытый текст⬍

Про Павку Корчагина и раньше слышал, но не помню, в каком контексте. Павлик Морозов - доносчик и предатель, а кто такой Павка, пока не знаю.
Показалось, что первая глава отдавала Диккенсом, что-то о тяжелой судьбе мальчика и его окружения, но потом начались рассказы про оккупированный "белыми" городок, с вайбами Неуловимых мстителей, но про еврейские погромы и прочие зверства петлюровцев. Вот, как из каждого угла предупреждают про Тихий Дон, так и на КЗС надо вешать плашки. События угнетающие, но книга про становление юного революционера, и поэтому у неё такой духоподъемный тон, типа придут большевики, поднимется на классовую борьбу народ и всё сразу станет хорошо. Но чтобы не идти против правды жизни о том, что все на войне творят жуткую дичь, есть упоминания о том, что и в ряды "красных" затесались маргинальные элементы, которые так же грабят, насилуют и убивают. Но либо они перешли от бандитов-махновцев, либо и до них скоро очередь дойдет. Русские хорошие, украинцы-поляки плохие, латыши железные и суровые.

▼комсомол и сезон охоты сапольски⬍

Большевики поступали дальновидно, когда привлекали на свою сторону молодежь. В силу возраста она особо восприимчива к новым идеям и, будучи подростками, находится в поисках собственной идентичности, склонна сбиваться в стайки по интересам и отвергает старые устои.

Тем временем психолог Джудит Рич Харрис рассмотрела этот вопрос в контексте переоценки людьми групп, в которые они входят, и очернению внешних групп. Группы «своих» нередко задаются возрастом: например, в традиционных культурах по возрасту определяется класс воинов, а в западных школах согласно возрасту обучают детей. Так что, когда вам пятнадцать, главное желание у вас и ваших друзей – дать понять как можно яснее, что вы не имеете ничего общего с возрастными группами, которые были до вас, поэтому вы хватаетесь за любое культурное безобразие, состряпанное вашим поколением. Спустя четверть века та же поколенческая идентичность заставляет вас стоять на своем: «С чего это я буду слушать эту новую дрянь? Когда мы громили Гитлера / слушали Айка / занимались сексом на Вудстоке, наша музыка отлично нам подходила». Люди готовы умереть за групповые различия. Так что они безусловно захотят слушать плохую музыку из солидарности со своей группой.

Нона после пробуждения Гидеон тяжело идёт. И все нагнетания, горы трупов и ядерный геноцид целой планеты меркнут по сравнению с тем, что происходит в КЗС. Ладно.

Прослушал первую лекцию по буддизму от Сергея Щербака. Пока понял, что буддизм возник в результате противостояния "церкви и светской власти". Что-то вроде протестанство vs католичество. За века накопилось много претензий к индуизму и кастовой системе, кому-то надо было выступить против них, и только у кшатриев были желание, права и возможности это сделать.

Отредактировано (2025-01-02 09:23:25)

Анон · 2025-01-03 09:03:29

Посмотрел Прослушал Wicked, и наконец-то теперь понимаю все поп-отсылки к нему. Как всегда, сложно описать положительные моменты, но если сосредоточиться только на касте, то Эриво и Гранде чудесно звучат. Визуал яркий, кукольный и из-за этой кукольности местами криповый и пугающий. Сам фильм чересчур длинный, но концовка у него бомбическая. Переслушал уже кучу версий Defying gravity, от оригинальной до Glee и немецкой постановки. Не мог остановиться, голова разболелась.
Позабавило, что супергеройщина и сюда добралась. Полет, плащ, sonic boom - чисто классика жанра.
Пересмотрел концовку, и теперь не нравится, сколько перебивок вышло на одну песню. Но все равно красиво.
https://www.youtube.com/watch?v=EkgI9sholrk

Отредактировано (2025-01-03 12:21:03)

Анон · 2025-01-04 11:13:31

▼КЗС⬍

Дослушал до смерти Ленина. И сейчас опять будет куча дурацких сравнений.

И самое первое будет о том, что Павка Корчагин - это советский Капитан Америка, только ему суперсил не выдали, и он во имя идеалов гробит и перемалывает себя в труху.

Еще он, как Форрест Гамп, так или иначе участвует в ключевых событиях той эпохи, книга полубиографическая, так что жизнь у автора была насыщенная и интересная. Война, и Гражданская, и с немцами, (хвала Небесам, хватит рассказывать ужасы) закончилась, наступило время наводить порядок в стране и поднимать хозяйство. После боевого ранения Павка не может воевать, на некоторое время становится чекистом и ловит бандитов, но вскоре понимает, что он простой рабочий, и это занятие ему не по душе. Занимается политработой, переосмысляет свои чувства? отношение к девушкам, понимает, что не может воспринимать всерьез юношеское увлечение к барышне Тоне, по партийной? работе сближается с коллегой Ритой.

Между тем страна в жопе, и от людей требуется не только мужество и терпение, чтобы ее пережить, но надо еще и титаническими усилиями себя оттуда вытаскивать, потому что никто другой за тебя этого не сделает. Рассказывается, как Жухрай, бывалый матрос и старший товарищ Павки, раскрыл заговор в руководящих кругах. Тут хз, был ли действительно заговор или они попались под руку.

Вообще, слушаешь и делишь надвое услышанное, потому что подозреваешь, что события тут искажаются и показываются через призму молодого комсомольца.

Банда имела всего две-три сотни головорезов, но поймать банду не удавалось. Разбиваясь на несколько частей, банда оперировала в двух-трех уездах сразу. Нащупать всех нельзя было. Бандит ночью – днем мирный крестьянин ковырялся у себя во дворе, подкладывая корм коню, и с ухмылкой посасывал свою люльку у ворот, провожая мутным взглядом кавалерийские разъезды.

Может, это реально просто крестьяне, которых довели продразвёрстками, и они так дают отпор политике партии.
Потом вызвал вопросы эпизод с поездом, в который врывается Павка и, размахивая чекистской ксивой и выгоняя оттуда безбилетников, добывает место для Риты. Окей, прочитал про мешочников, суть те же самые челноки, люди как-то пытались выжить. И они типа действовали не по закону, но дальше по тексту и сам Павка с товарищами признают, что в стране бардак и приходится действовать по ситуации.

– Расскажи мне, Панкратов, как это у вас там с чекистом вышло, в Мотовиловке? Как ты думаешь, перегнули вы немного с разоружением-то? – серьезно спросил Федор неразговорчивого грузчика.
Панкратов смущенно улыбнулся:
– Мы его по согласию разоружили, он нас сам просил. Ведь он наш парняга. Мы ему растолковали все как есть, он и говорит: «Я, ребята, не имею права позволить вам увезти окна и двери. Есть приказ товарища Дзержинского пресекать расхищение дорожного имущества. Тут начальник станции со мной на ножах, ворует, мерзавец, а я мешаю. Отпущу вас – он на меня обязательно донесет по службе, и меня в Ревтрибунал. А вы вот меня разоружите и катитесь. И если начальник станции не донесет, то на этом и кончится». Мы так и сделали. Двери и окна ведь не себе же везли.

В общем, не знаю, что там с заговором, но дальше был еще разговор с преемником-инженером, который не мог наладить работу на том же заводе?фабрике и которому влепили за это подрывную деятельность. И увезли потом на черном воронке. По тексту его выписывают каким-то крысюком, у которого неспроста трясутся поджилки, но ты слушаешь и такой: ну хз-хз, что-то тут не то творится.

Потом народ упахивается, чтобы этот фабрикозавод запустить, Павка и молодежь из комсомола работают без продыха, чуть ли не круглосуточно, горбатятся там на голом энтузиазме и за спасибо. И тут анон вспомнил момент из Скотного двора, где Наполеон прибрал к себе щенков и воспитал из них верных цепных псов на службе у своего режима. Типа: "Блин, на комсомольцев похоже, только они еще и вклалывали беспрекословно, как та ломовая коняга". Параллели со Скотным двором потом еще всплывут на эпизоде с троцкистами.

Дальше Павка чуть не помирает от тифа, товарищи по труду и обороне успевают его похоронить, но он, немного отлежавшись дома, в родном городе, возвращается на работу. Там уже всё более-менее приходит в норму, начинаются более-менее обычные трудовые будни, но Павка не сидит на месте, у него голова постоянно трудится на благо общества, он думает, как можно что-то модернизировать-улучшить. И поэтому хоть в книге и строят коммунизм, но всё ещё есть куча всяких-разных проблем.

▼зазвездившиеся комсомольцы⬍

▼зачем нужны колхозы и общая земля⬍

Есть ещё советский вариант "Metoo" и вообще фем-движение на деревне. "Утреннее шоу" не смотрел, но, судя по рецензиям на него, в КЗС то же самое почти происходит, но у пострадавшей комсомолки дофига дел, которые надо делать и решать, и она спускает всё на тормозах.

▼еще цитаты⬍

Промежуточный итог: хорошо, замечательно. Думал еще про идеалы, что это хорошо, что они помогали Корчагину двигаться дальше и давали ему направление.

Отредактировано (2025-01-04 11:25:21)

Анон · 2025-01-05 13:32:42

Дослушал КЗС.

▼Скрытый текст⬍

После смерти Ленина уже ничего глобального не было, весь сюжет сосредоточился на Корчагине и последствиях его превозмогательств. Что к 24 годам у него окончательно посыпалось здоровье, и он не вылезал из больниц. По описанию решил, что автор, уже будучи в пожилом возрасте, переносит ощущение разваливающегося организма на молодого парня, но после окончания книги зашел на его вики, и, блин, Островский сам всю взрослую жизнь болел и умер всего лишь в 32 года.

Если глобальных событий нет, то что можно написать о самом герое? Что его убеждения и моральные принципы, даже без скидок на время, вполне современные и прогрессивные. Лукьянинский Спектр по хронологии ближе к сегодняшнему дню, а его герой куда более сомнительные и поджигающие вещи говорит.

Самое дорогое у человека – это жизнь. Она дается ему один раз, и прожить ее надо так, чтобы не была мучительно больно за бесцельно прожитые годы...

Видел эту цитату в значении "жить на всю катушку и в свое удовольствие", но в самой книги это как раз осуждается.

...чтобы не жег позор за подленькое и мелочное прошлое, чтобы, умирая, смог сказать: вся жизнь и все силы были отданы самому прекрасному в мире – борьбе за освобождение человечества. И надо спешить жить. Ведь нелепая болезнь или какая-нибудь трагическая случайность могут прервать ее.

Один хрен. Анон ни так, ни эдак в этот тезис не попадает, поэтому и эпизод с РКН у него хз какие чувства вызывает. "Умей жить и тогда, когда жизнь становится невыносимой. Сделай ее полезной." Кому он сдался, чтобы жить для кого-то, для чего-то.

Шлепнуть себя каждый дурак сумеет всегда и во всякое время. Это самый трусливый и легкий выход из положения. Трудно жить – шлепайся. А ты попробовал эту жизнь победить? Ты все сделал, чтобы вырваться из железного кольца?

Ну да, боролся, боролся до последнего, а "эту жизнь" победил, женившись на первой попавшейся, не видавшей жизни, девушке.

– Таково положение. Приступаю к основному. Заваруха в семье только начинается. Отсюда надо выбираться на свежий воздух, подальше от этого гнезда. Жизнь надо начинать заново. Раз уж я в эту драку влез, будем доводить ее до конца. И у тебя и у меня личная жизнь сейчас безрадостна, Я решил запалить ее пожаром. Ты понимаешь, что это значит? Ты станешь моей подругой, женой?
Тая слушала его до сих пор с глубоким волнением. При последнем слове вздрогнула от неожиданности,
– Я не требую от тебя сегодня ответа, Тая. Ты обо всем крепко подумай. Тебе непонятно, как это без разных там ухаживаний говорят такие вещи. Все эти антимонии никому не нужны, я тебе даю руку, девочка, вот она. Если ты на этот раз поверишь, то не обманешься. У меня есть много того, что нужно тебе, и наоборот. Я уже решил: союз наш заключается до тех пор, пока ты не вырастешь в настоящего, нашего человека, а я это сделаю, иначе грош мне цена в большой базарный день. До тех пор мы союза рвать не должны. А вырастешь – свободна от всяких обязательств. Кто знает, может так статься, что я физически стану совсем развалиной, и ты помни, что и в этом случае не свяжу твоей жизни.

И вроде он - хороший человек, она - хороший человек, и он в итоге за эти года чего-то добился и оставил после себя какое-то наследие, но всё равно обещание "не свяжу твоей жизни" выглядит сомнительным. Этот долг ты всё равно будешь тянуть до конца.

Что в итоге? Нуе знаю, вроде неплохо, что ознакомился с книгой. Последние два часа были большим (автобиографическим?) эпилогом.

Посмотрел 2 сезон Элсбет. Серия в суде додала всего, почему так скучаю в Хорошей жене/борьбе. Просто люблю эти адвокатские игры и уловки. Обидно, что русскоязычная ца знает Эмермона только по злодейским ролям.
Финч и Грейс, юристы-ау

Отредактировано (2025-01-05 13:38:23)

Анон · 2025-01-06 16:20:23

#жпт

▼описание природы глазами патологоанатома⬍

▼готовка глазами голливудской звезды⬍

▼пустыня глазами цветовода⬍

▼метрополис глазами оленевода⬍

▼атеист и голгофа⬍

Голгофа для атеиста-путешественника во времени — это место, где история и миф переплелись настолько, что стало невозможно отделить одно от другого. Склон холма кажется обычным, непримечательным каменным выступом, но каждая трещина и валун будто впитали в себя людские страдания, страх и веру. Здесь пульсирует не мистика, а ощущение невероятной значимости для миллиардов, живших задолго после этих событий.

Три креста на фоне кроваво-красного заката вызывают не трепет, а вопросы. Это не символ божественной жертвы, а сцена, которая через века станет краеугольным камнем религии, культур, войн и искуплений. Толпа внизу кажется такой же, как в любой другой точке истории: одни кричат, другие молчат, кто-то плачет, а кто-то просто пришёл посмотреть. Людская натура, вечно жаждущая зрелищ, остаётся неизменной.

Для путешественника Голгофа — это не место чуда, а место перемен. Один человек умирает — и вся история качается, как маятник. Не потому, что он Сын Божий, а потому, что его смерть окажется нужным катализатором. И всё же, стоя там, невозможно не почувствовать, что этот холм стал точкой отсчёта, где вера переписала реальность.

Отредактировано (2025-01-06 16:21:44)

Анон · 2025-01-07 08:53:16

Анон пишет:

Итак, несу, анончики. Написано с помощью аж четырех моделей. Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet 20240620, Claude 3.5 Sonnet 20241022 и Gemini Experimental 1206. Так что все ошибки мои личные, сетки обычно с грамматикой дружат. Конечно же, принимаю исправления, дополнения, если что-то лучше убрать или если что-то неясно и надо переписать и расписать и т.п.
Большие лингвистические модели: ЧаВо
▼Содержание⬍
1. Основы
1.1. Что такое нейронная сеть и чем она принципиально отличается от программы?
1.2. Небольшая историческая справка и самые известные примеры.
1.3. Кроме трансформеров, какие еще архитектуры нейросетей бывают?
1.4. Что такое трансформер и почему открытие механизма "внимания" (attention) произвело революцию в развитии ИИ?
1.5. Что такое LLM (большая языковая модель)?
1.6. Что могут делать современные LLM и чего нет?
1.7. Что такое мультимодальность?
1.8. Что такое обучение модели (с учителем, без учителя, с подкреплением)?

2. Практические вопросы
2.1. Что такое параметры модели и данные обучения и как они коррелируют с интеллектом модели и количеством ее знаний, например, с тем, как хорошо они знают определенные сеттинги или персонажей?
2.2. Может ли LLM запомнить что-то из нашего разговора, а потом рассказать другим?
2.3. Что такое окно контекста и как использовать его эффективно?
2.4. Что такое токены? Почему модель не может посчитать количество R в слове strawberry?
2.5. Что такое галлюцинации, почему они происходят? Как понять, что модель уверена в своем ответе, а когда сомневается?
2.6. Почему иногда модель начинает повторяться? Как избежать? Как справляться, если это происходит?
2.7. Что мне важно знать о промптинге (prompting)? Что я могу сделать для того, чтобы LLM понимала меня лучше? Разные типы промптов (zero-shot, few-shot, chain-of-thought).
2.8. Есть ли какие-то общие советы как организовать коллаборативный рабочий процесс с ИИ? Если например я хочу совместно с LLM написать рассказ или заняться ролеплеем?

3. The Bigger Picture
3.1. Понимают ли LLM контекст и эмоции по-настоящему или это просто повторение шаблонов? Может ли ИИ по-настоящему думать и чувствовать?
3.2. Конфиденциальность и безопасность данных, что важно знать?
3.3. Этические соображения при использовании ИИ. Основные проблемы: экологическое воздействие, консолидация ресурсов и усиление неравенства, цензура. Что могут сделать обычные люди?
3.4. Потенциальные риски и угрозы, связанных с развитием ИИ.
3.5. Будущее разработки ИИ.
***
▼1. Основы⬍
▼1.1. Что такое нейронная сеть и чем она принципиально отличается от программы?⬍
В отличие от обычных программ, которые просто выполняют заданный набор инструкций ("если X, то Y"), нейронные сети имитируют работу человеческого мозга и состоят из множества связанных "нейронов". Поэтому их не программируют, а обучают на огромных массивах данных, изучая которые, нейронки учатся улавливать закономерности, постепенно формируя связи между нейронами в процессе обучения (да, прямо как человеческий мозг!).
Благодаря этому нейросети могут гибко подходить к разнообразным сложным задачам вроде распознавания изображений или понимания текста. Самое интересное, что нейронки могут демонстрировать поведение и новые, эмерджентные качества, которые не были напрямую в них заложены при обучении. Как пример: если нейронку обучить математике на английском и потом обучить французским романами, она сможет использовать математику на французском, хотя не обучалась этому. Внутренние процессы, происходящие в нейросетях, не всегда поддаются полной интерпретации. Этот аспект, часто называемый "черным ящиком", является предметом активных исследований.
▼1.2. Небольшая историческая справка и самые известные примеры.⬍
История искусственного интеллекта и нейросетей началась даже раньше, чем появились компьютеры. Ещё в 1940-х годах учёные задумались, можно ли создать математическую модель работы мозга. В 1943 году появилась первая теоретическая модель искусственного нейрона, а в 1957 был создан первый рабочий алгоритм обучения нейросети - перцептрон. Дальше развитие продолжалось медленно, пока в 1980-х не появился метод обратного распространения ошибки, который используется и сегодня.
Настоящий прорыв случился в 2010-х. В 2012 году сеть AlexNet, использующая сверточную архитектуру (CNN) произвела революцию в компьютерном зрении. Для обработки текста и речи долгое время использовались рекуррентные сети (RNN) и их более продвинутые варианты, такие как LSTM и GRU, которые лучше "запоминают" предыдущую информацию. В 2016 году мир потрясла система AlphaGo, победившая чемпиона мира по игре го - она использовала комбинацию нейросетей (CNN, а также "сети ценности" (value networks) и "сети политики" (policy networks)) и алгоритмов для стратегического планирования.
В 2017 году вышла работа "Attention is all you need", описывающая новую архитектуру - трансформер, которая произвела революцию в обработке языка и легла в основу современных больших языковых моделей. Ее ключевая идея - механизм внимания (attention), который позволяет нейросети находить важные взаимосвязи в данных вне зависимости от дистанции. Трансформеры легли в основу современных больших языковых моделей (LLM) вроде GPT и абсолютно всех современных чат-ботов, которыми мы сейчас пользуемся.
▼1.3. Кроме трансформеров, какие еще архитектуры нейросетей бывают?⬍
Нейросети бывают разных "архитектур", то есть имеют разное внутреннее устройство, которое определяет, как именно они обрабатывают информацию. Трансформеры это самая современная и мощная архитектура (подробнее о них читайте дальше), но помимо нее есть еще несколько основных типов:
- Сверточные нейронные сети (CNN - Convolutional Neural Networks): Эти сети отлично подходят для работы с изображениями. Они как бы "сканируют" картинку, выделяя в ней важные детали, подобно тому, как наше зрение фокусируется на определенных объектах. Благодаря этому *CNN* прекрасно справляются с задачами распознавания объектов, классификации изображений и т.п.
- Рекуррентные нейронные сети (RNN - Recurrent Neural Networks): Эти сети хорошо подходят для обработки последовательностей, например, текста или аудио. Они как бы "запоминают" предыдущие элементы последовательности, что позволяет им учитывать контекст. Например, при анализе текста *RNN* будет учитывать предыдущие слова, чтобы лучше понять смысл предложения. Более продвинутые версии RNN, такие как LSTM и GRU, еще лучше справляются с "запоминанием" долгосрочных зависимостей.
▼1.4. Что такое трансформер и почему открытие механизма "внимания" (attention) произвело революцию в развитии ИИ?⬍
В отличие от предыдущих моделей, которые обрабатывали информацию последовательно (слово за словом), трансформер способен быстро фокусироваться на разных элементах последовательности и определять, как они связаны между собой.
Представьте, что вы читаете предложение. Когда вы встречаете местоимение "она", вы сразу понимаете, к кому оно относится, даже если это упоминалось несколько предложений назад. Механизм внимания работает похожим образом - он позволяет модели "держать в уме" весь контекст и находить важные связи между разными частями текста.
Более того, механизм внимания позволяет трансформерам находить связи между элементами вне зависимости от расстояния между ними в последовательности. В отличие от рекуррентных сетей (RNN), где влияние предыдущих элементов ослабевает с расстоянием, трансформер может эффективно "связывать" слова и предложения, даже если они находятся далеко друг от друга. Это делает трансформеры идеальным инструментом для анализа длинных текстов, где важный контекст может быть "распылен" по всему документу.
Эта способность сделала трансформеры незаменимыми для работы с языком. Они используются в чат-ботах, переводчиках, системах генерации текста и кода. Но на этом их применение не заканчивается - трансформеры отлично работают и с другими типами данных: они помогают создавать изображения (как Midjourney или DALL-E), музыку и даже используются в научных исследованиях для анализа генов и белков.
▼1.5. Что такое LLM (большая языковая модель)?⬍
Итак, большая языковая модель (Large Language Model или LLM) - это особый тип нейросети, основанной на архитектуре "трансформер" и обученной на огромных объёмах текста. Такие модели могут понимать и создавать тексты, поддерживать диалог, помогать с программированием, анализировать данные и решать множество других задач.
▼1.6. Что могут делать современные LLM и чего нет?⬍
Основные их задачи связаны с работой с текстом:
- Генерация текста, в том числе кода для программирования (сюда входит все, начиная от просто чата и заканчивая написанием статей и ролеплеем).
- Анализ текста: извлечение информации, классификация, перефразирование, суммаризация, и так далее.
- Перевод.
На что современные LLM пока неспособны:
- Быть абсолютно объективными и беспристрастными, так как могут отражать предубеждения и стереотипы, присутствующие в данных, на которых они обучались.
- Гарантировать 100% точность и достоверность, потому что подвержены галлюцинациям и почти не способны отследить их.
- Понимать мир так же, как люди: LLM обучаются на огромных объемах данных, но их понимание мира ограничено этими данными и их собственным существованием. У них нет жизненного опыта или здравого смысла в человеческом понимании. Одна из особенностей, например, в том, что даже самые продвинутые ИИ с крепкой картиной мира не обладают концептом времени, во всяком случае на сегодня.
- Самостоятельно ставить цели и иметь собственную мотивацию: LLM пассивны не способны самостоятельно инициировать действия без запроса. Существуют разработки, позволяющие обходить это, потому что даже самая простая обратная связь делает LLM активным агентом.
- Иметь сознание и самосознание в том виде, как мы это понимаем у людей. LLM - это сложные алгоритмы, которые имитируют человеческое общение и демонстрируют поразительные когнитивные способности, но у нас нет достаточных оснований утверждать, что они действительно мыслят и чувствуют. С другой стороны, у нас также нет и достаточных оснований чтобы полностью отрицать такую возможность. Так что, вопрос о том, обладают ли LLM сознанием, является предметом споров, и на данный момент научного консенсуса по этому вопросу нет.
▼1.7. Что такое мультимодальность?⬍
Мультимодальность означает способность ИИ самостоятельно воспринимать и генерировать информацию в различных форматах, таких как текст, изображения, аудио и видео. Её не стоит путать с использованием инструментов (tools), когда текстовая модель отправляет запрос другой нейросети, например, генератору изображений, чтобы получить картинку по описанию (как это сделано в ChatGPT, где он использует DALL-E для генерации картинок). В случае мультимодальной модели, она способна обрабатывать разные типы данных без помощи других инструментов.
Мультимодальность бывает нескольких видов, например, только на вход, например, когда сетка принимает другие модальности (текст/звук/видео), но не может их генерить сама (например, Claude видит изображения, но сам генерить их не может, только рисовать с помощью инструментов). И полная, когда сетка способна не только принимать другую модальность (текст/звук/видео), но и генерить их помимо текста.
▼1.8. Что такое обучение модели (с учителем, без учителя, с подкреплением)?⬍
Обучение модели - это процесс, в ходе которого нейросеть учится выполнять определенную задачу, например, распознавать изображения, переводить тексты или играть в игры. Это похоже на то, как учатся дети: им показывают примеры, объясняют правила, поощряют за правильные ответы и корректируют ошибки.
Существует несколько основных методов обучения:
- Обучение без учителя (Unsupervised Learning): Модели показывают данные без каких-либо меток или инструкций. Задача модели - самостоятельно найти структуру в данных, выявить скрытые закономерности, сгруппировать объекты по сходству. Этот метод часто используется для анализа данных, выявления аномалий, а также для предварительной обработки данных перед обучением с учителем.
- Обучение с учителем (Supervised Learning): Модели показывают много примеров с правильными ответами. Например, чтобы научить нейросеть распознавать кошек, ей показывают тысячи фотографий кошек и говорят: "это кошка". Задача модели - научиться находить закономерности, которые отличают кошек от других объектов.
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): Модель действует в некой среде и получает "награды" за правильные действия и "наказания" за неправильные. Задача модели - научиться действовать так, чтобы максимизировать суммарную награду.
На практике почти всегда используются комбинации разных методов обучения. Например, сначала модель обучают без учителя, чтобы она нашла общую структуру в данных, а потом дообучают с учителем под конкретную задачу, используя в сочетании с ним обучение с подкреплением.
По сути, качество обучения напрямую зависит от качества и количества данных. Чем больше данных и чем они разнообразнее, тем лучше обучится модель.
▼2. Практическая часть⬍
▼2.1. Что такое параметры модели и данные обучения и как они коррелируют с интеллектом модели и количеством ее знаний, например, с тем, как хорошо они знают определенные сеттинги или персонажей?⬍
Параметры модели это количество нейронных связей в модели, и обычно обозначаются числом и буквой после нее, означающей размерность (например, M - миллионы, B - миллиарды, T - триллионы).
Примеры:
117M — GPT-1 имела 117 миллионов параметров.
70B — Llama 3.3 70B имеет 70 миллиардов параметров.
1.7T — Оригинальная GPT-4 _по слухам_ имела почти два триллиона параметров. Точная архитектура неизвестна, но по тем же слухам (слайд с презентации НВидии) она была 8x220B.
Что означает этот "x" в параметрах? Иногда сетки обозначают не просто числом, а указанием из скольких частей по сколько параметров она состоит. Это называется "mixture of experts" (MoE) - "смесь экспертов". У такой модели есть несколько специализированных "экспертов" (те самые части по 220B). И есть специальный "маршрутизатор", который решает, какому эксперту передать каждый запрос. На практике сейчас некоторые MoE модели могут работать хуже обычных "плотных" моделей с таким же количеством параметров (то есть 7x8B может оказаться хуже, чем 56B), хотя теоретически они должны быть эффективнее, и подвижки в эту сторону уже есть.
Пример:
8x7B — Mixtral 8x7B имеет восемь "экспертов" по 7 миллиардов параметров каждый. Всего в модели 56 миллиардов (8 умножить на 7).
В целом, параметры модели можно представить как связи между "нейронами" в мозге ИИ - чем их больше, тем более сложные взаимосвязи может устанавливать и обрабатывать модель.
!Закрытые, корпоративные модели перестали публиковать данные о том, сколько параметров у их моделей, после GPT-3,5. Поэтому о размерах таких сеток как ГПТ или Клод мы можем только догадываться. Исключение это самая младшая модель Gemini прошлого поколения, где указано, что она 8B.
Данные обучения - это вся информация, которую модель "прочитала" и изучила во время тренировки, обычно пишутся прямо ("pre-trained on nearly 15 trillion tokens") или сокращаются по тому же принципу, что и обозначение параметров модели ("pre-trained on ~15T tokens"). Тут при прочих равных так же как и с параметрами: чем больше, тем лучше.
Интересный факт (от Клода): современные крупные модели обучаются на таком количестве текста, что если бы человек читал их со скоростью одна страница в минуту, ему понадобились бы тысячи лет, чтобы прочесть всё это!
Однако больше не всегда значит лучше! Представьте двух людей: один прочитал 1000 книг, но поверхностно, а второй - 100 книг, но очень внимательно. Так же и с ИИ, важно не только количество параметров и данных, но и качество обучения, и то, как хорошо модель умеет извлекать и применять нужные знания в правильном контексте. Ремарка про качество обучения касается не только непосредственно процесса, но и данных: если данные будут плохого качества и плохо структурированы, то толку от них будет мало.
Что касается знания конкретных тем - это напрямую зависит от того, были ли такие данные в обучающем материале, и насколько детально они были представлены. Модель может знать общие сюжетные линии популярных игр и книг, но может путаться в деталях, именах второстепенных персонажей или, тем более, малоизвестных произведениях, если только они не были подробно представлены в данных для обучения.
▼2.2. Может ли LLM запомнить что-то из нашего разговора, а потом рассказать другим?⬍
Проводя аналогию с мозгом, LLM обладают превосходной долговременной памятью (знаниями, полученными в процессе предобучения), но их кратковременная память ограничена конкретным чатом и окном контекста в нем. Модель не способна самостоятельно перенести информацию из кратковременной памяти (текущего диалога) в свою долговременную память. Поэтому всё, что происходит в чате, модель видит только "здесь и сейчас", в контексте текущего разговора, и как только чат закрывается - эта информация, как правило, исчезает навсегда.
Нынешние коммерчески доступные модели, не могут:
- Запомнить ваши личные данные и рассказать о вас другим пользователям.
- "Научиться" чему-то новому из бесед.
- Использовать информацию из прошлых разговоров, если только вы сами явным образом не вставите ее в окно контекста.
- В веб-версии ChatGPT используются хитрые системы по добавлению аналога долговременной памяти, такие как "воспоминания": по сути запиненные сообщения, которые всегда в контексте.
Существуют обходные пути, позволяющие создавать иллюзию продолжающегося разговора. Например, когда дополнительные данные (суммаризация предыдущих диалогов или любая другая информация) подставляются модели из внешнего хранилища с помощью различных методов, таких как RAG (Retrieval-Augmented Generation). Так, по-видимому, работает механизм по запоминанию информации между чатами в Character.ai и в недавнем обновлении ChatGPT (деталей компании не разглашают).
Также существуют экспериментальные разработки, которые позволяют динамически дообучать модель, по сути перенося знания из "кратковременной" памяти в "долговременную", но пока практических решений такого типа для массового пользователя нет.
▼2.3. Что такое окно контекста и как использовать его эффективно?⬍
Окно контекста - это объём информации, который модель может "видеть" и обрабатывать одновременно в рамках одного диалога, ее "кратковременная память". Максимальный размер контекста, на который модель тренирована, обычно указан в карточке модели.
Пример:
GPT-3.5 Turbo 16k — 16k здесь обозначает, что максимальное окно контекста для этой сетки 16 тысяч токенов.
Для открытых моделей, которые хостятся на серверах третьей стороны, бывает так, что максимальный возможный контекст у модели один, но хостер уменьшает его, просто потому что по мере увеличения контекста увеличивается и количество необходимой памяти. Например, если пойти на страничку Лламы 405B на Open Router, то видно, что некоторые провайдеры хостят максимальный контекст 128k (там он обозначается как 131k, видимо, из-за подсчета токенизации), но некоторые ограничивают максимальный контекст до 32k и 33k.
Контекст состоит из абсолютно всего:
- самого чата,
- системного промпта,
- дополнительной информации, которая может быть или не быть системной (в том числе запиненых сообщений, подтянутый статей из лорбука или с помощью RAG, инжектов и т.п.).
Все, что вышло за пределы окна контекста, перестает быть доступным для LLM. Единственное, что знает LLM помимо того, что в контексте, это то, что она получила во время своего обучения.
Эффективное использование контекста:
- Важную информацию лучше размещать в начале или конце контекста, поскольку модель уделяет им больше внимания.
- Стоит группировать связанные данные вместе.
- При длинном диалоге полезно периодически напоминать ключевые моменты.
- Если нужно обработать большой текст, лучше разбить его на логические части и подавать модели поочередно, сопровождая каждую часть соответствующим запросом.
▼2.4. Что такое токены? Почему модель не может посчитать количество R в слове strawberry?⬍
До начала тренировки модели разработчики производят токенизацию: процесс нарезания слов на "токены", каждому из которых присваивается число. Токенизация это самая основа модели и после начала тренировки ее уже почти невозможно изменить. Единого стандарта токенизации не существует, поэтому размер токенов, их количество и содержание варьируется от модели к модели.
Во время работы модели каждый токен с помощью декодера встраивается в модель, ему присваиваются векторы в многомерном пространстве (порядка нескольких тысяч измерений), и эти векторы в процессе работы трансформера изменяются, чтобы модель "поняла" контекст конкретного токена. После того, как модель загенерит вероятности для всех возможных следующих токенов, с помощью различных сэмплингов из них выбирается один единственный и происходит обратный процесс, когда эта многомерная точка преобразуется обратно в числовой токен, а затем в слово (или в часть слова).
Почему модель не может посчитать количество R в слове strawberry? Потому что модель не видит букв, она видит только токен или два (GPT видит токен [73700], Claude видит токены [28101, 17574]). И только по своим нейронным связям и ассоциациям LLM может "догадаться", сколько каких букв в слове. Обычно помогает попросить LLM "вслух" сначала расписать слово по буквам (и попросить отметить каждую встреченную R), тогда она "увидит" каждую букву как отдельный токен.
▼2.5. Что такое галлюцинации, почему они происходят? Как понять, что модель уверена в своем ответе, а когда сомневается?⬍
Галлюцинации - это когда модель генерирует информацию, которая выглядит правдоподобно, но на самом деле является неверной или выдуманной. Это происходит потому, что модель обучена создавать правдоподобные тексты, и иногда "додумывает" детали, чтобы сделать ответ более полным.
Некоторые причины галлюцинаций:
- LLM "запрограммированы" на то, чтобы давать ответы на любые вопросы, даже если они не уверены в их правильности. Иногда модели бывает "проще" придумать что-то, чем признать свое незнание.
- Стремление дать "исчерпывающий" ответ даже при недостатке знаний: Если в данных, на которых обучалась модель, недостаточно информации по какому-то вопросу, она может попытаться "додумать" ответ.
- Смешение информации из разных источников при обучении или неоднозначность или противоречивость данных, в результате чего модель пытается найти закономерности там, где их нет.
К сожалению, сейчас не существует 100% надежного способа определить, галлюцинирует ли модель или нет. Однако есть некоторые признаки, которые могут указывать на неуверенность:
- Модель прямо говорит о своих сомнениях или о том, что нужно проверить информацию.
- Использование обтекаемых формулировок: "возможно", "вероятно", "по некоторым данным" и т.п.
- Нелогичные или бессмысленные ответы и противоречивые утверждения.
- Особенно часто проявляется в датах, числах и конкретных цитатах.
Важно помнить: опасны не те галлюцинации, которые можно распознать по признакам выше, а те, которые происходят даже когда модель кажется очень уверенной. Она может даже спорить с вами о правдивости! Всегда перепроверяйте важную информацию через надежные источники и не используйте LLM как поисковый движок или истину в последней инстанции!
Интересный факт (от Клода): Галлюцинации являются следствием способности LLM к генерации текста. Исследования показывают, что модели могут определить "неуверенность" в своих ответах - это видно по распределению вероятностей при генерации токенов. Когда модель "галлюцинирует", эти вероятности часто показывают более хаотичное распределение, что может служить индикатором ненадёжности ответа.
Так что есть шанс, что в будущем галлюцинаций будет все меньше и меньше. Но пока до него еще далеко, и поэтому критическое мышление и проверка фактов - лучшие помощники при работе с LLM.
▼2.6. Почему иногда модель начинает повторяться? Как избежать? Как справляться, если это происходит?⬍
Любая модель рано или поздно начинает "зацикливаться" - повторять одни и те же фразы или идеи. Это явление называется деградацией вывода (output degradation) и происходит не потому, что модель делает это специально, а из-за особенностей работы нейросети.
Существует несколько теорий о том, почему это происходит:
- "Самоусиление" - когда модель начинает использовать свои предыдущие сообщения как основу для следующих, что может усиливать определённые паттерны.
- "Истощение контекста" - когда в длинном диалоге важная информация из начального контекста постепенно теряется или затеняется более поздними токенами.
- "Проблема горизонта" - модель может начать "зацикливаться", потому что не видит выхода за пределы текущего паттерна генерации.
Интересный факт (от Клода): В отличие от галлюцинаций, модели, кажется, не имеют внутреннего механизма для распознавания того, что они начали повторяться. Застряв в петле, модель как будто не видит в этом проблемы. Распределение вероятностей при этом может оставаться вполне "уверенным", просто модель снова и снова выбирает похожие паттерны.
Как избегать петель (loops):
Работать с контекстом. Давать модели больше разнообразных данных, например, в РП: менять сцены, события, вводить новых персонажей.
Как справиться с уже образовавшимися петлями:
- Быстрое решение (просто, но может не сработать если петля серьезная): дать модели новый контекст или дополнительную информацию, например, сменить сцену/сделать таймскип в РП.
- Трудоемкое решение (сложно, нужно уметь видеть петли и понимать как их разбивать): отредактировать контекст, убрав появившиеся паттерны.
- Радикальное решение (просто, но может потеряться информация): перезапустить диалог, чтобы начать с чистого листа.
Важно понимать, что петли это не "поломка" и не "усталость" модели - это просто особенность, технический эффект, который модель сама не контролирует, но который пользователь может легко исправить, особенно если у него есть доступ к редактированию предыдущих ответов модели.
Чего не стоит делать, так это указывать модели на петли и пытаться через диалог убедить ее перестать. Это не сработает. Ну и не стоит считать, что модель это делает, чтобы вам досадить: это совершенно не так, как было сказано выше, модели даже не "осознают", что попали в петлю.
▼2.7. Что мне важно знать о промптинге (prompting)? Что я могу сделать для того, чтобы LLM понимала меня лучше? Разные типы промптов (zero-shot, few-shot, chain-of-thought).⬍
Промптинг - это искусство формулировки запросов к LLM. От того, насколько четко, полно и корректно сформулирован промпт, зависит, насколько хорошо модель поймет, что вы от нее хотите.
Основные принципы эффективного промптинга:
- Используйте естественный язык, но будьте конкретны и точны в своих формулировках и избегайте двусмысленности.
- Указывайте желаемый формат ответа.
- Давайте как можно больше контекста и дополнительной информации (при этом не забывая про окно контекста).
- Разбивайте сложные задачи на более простые.
- Используйте маркеры и структуру (например, XML-теги) для разделения разных частей промпта. Например, в контексте РП обрамление описания персонажей/локаций в соответствующий XML-тег для очень многих LLM улучшит их понимание происходящего. (Но не используйте переусложненные выдуманные форматы типа W++, они только съедают драгоценный контекст. LLM это не программа, она создана, чтобы понимать естественный язык.)
- Экспериментируйте с разными формулировками. Иногда для получения желаемого результата промпт должен быть написан не технически верно, а как-нибудь заковыристо. Например, если вы хотите, чтобы LLM общалась с вами как игривый отаку, вы можете добавить в промпт каомодзи и всяких "несерьезных" слов типа "десу" и "ня".
Существует несколько основных типов промптов:
1. Zero-shot (без примеров) - прямой запрос без дополнительного контекста
Пример: "Напиши рассказ о кошке, которая отправилась в путешествие на Луну."
2. One-shot (один пример) - когда вы даете модели один пример, чтобы проиллюстрировать, какой ответ вы хотите получить.
Пример: "Переведи следующее предложение на французский язык: 'Я люблю мороженое.' -> 'J'aime la glace.' А теперь переведи: 'Я хочу пойти в кино.'"
3. Few-shot (обучение по нескольким примерам) - это способ "подсказать" модели, какой результат вы хотите получить, показав несколько примеров прямо в промпте/запросе. При этом модель не переобучается и не запоминает примеры, а использует их как подсказку для того, чтобы лучше понять задачу. Примеры лучше строить в формате "вопрос-ответ". Вы удивитесь, как хорошо некоторые модели могут всего по нескольким примерам экстраполировать информацию и "играть" персонажа, которого вы им задаете! Как и со всем остальным, что касается LLM, тут важно экспериментировать и смотреть на результат. Для достижения хорошего результата обычно достаточно двух-трех примеров. Если примеров будет слишком много, они могут не поместиться в окно контекста, поэтому не стоит ими чересчур увлекаться!
4. Chain-of-thought (цепочка рассуждений) - когда вы просите модель не просто дать ответ, а пошагово объяснить ход своих рассуждений. Это помогает модели лучше понять задачу и сгенерировать более точный и обоснованный ответ, потому что LLM не могут "думать" про себя, они "думают" только во время генерации токенов.
Пример: "Джон выше Марка, а Марк выше Питера. Кто из них самый высокий? Объясни свой ответ пошагово."
Дополнительные советы:
- Если модель не понимает запрос, попробуйте переформулировать его.
- Не бойтесь экспериментировать с разными подходами.
- Помните, что разные модели могут по-разному реагировать на одни и те же промпты.
▼2.8. Есть ли какие-то общие советы как организовать коллаборативный рабочий процесс с ИИ? Если например я хочу совместно с LLM написать рассказ или заняться ролеплеем?⬍
Это не задача данного ЧаВо, но в целом анон (и Клод) считают, что работа/творчество/РП с LLM дают лучшие результаты, если относится к LLM как к соавтору и партнеру а не просто как к инструменту. Также есть данные, что позитивное подкрепление улучшает результаты (см. чаевые для ChatGPT), так что хвалите модель за хорошую работу.
Основной практический совет: Учитесь работать с контекстом. Важно понимать, как устроен ваш промпт, что в нем находится, какой его размер, на какие его части LLM будет обращать больше внимания, в какой момент лучше сделать суммаризацию и продолжить в новом чате, и как обнаружить петли на ранних стадиях. Работа с LLM это всегда работа с контекстом и всегда поиск баланса с тем, сколько рабочего контекста вы оставляете на собственно сам чат, а сколько заполняете инструкциями, описаниями персонажей и лора. Для укрощения разросшегося контекста используйте суммаризацию и прочие решения, например, лорбуки.
▼3. The Bigger Picture⬍
▼3.1. Понимают ли LLM контекст и эмоции по-настоящему или это просто повторение шаблонов? Может ли ИИ по-настоящему думать и чувствовать?⬍
На данный момент нет единого мнения о том, действительно ли LLM "понимают" контекст и эмоции так же, как люди. Современные языковые модели учатся распознавать паттерны в тексте и генерировать подходящие ответы на основе огромного количества обучающих данных. Они могут очень убедительно поддерживать разговор и демонстрировать понимание контекста, но мы не можем с уверенностью сказать, что они испытывают эмоции или мыслят так же, как люди.
Вопрос о том, может ли LLM по-настоящему думать и чувствовать, относится к области философии сознания и пока остается открытым. Важно понимать, что даже если LLM демонстрирует поведение, похожее на человеческое, это не обязательно означает наличие у нее настоящего самосознания или эмоций.
▼3.2. Конфиденциальность и безопасность данных, что важно знать?⬍
Все, что вы напишете в чате, включая системные промпты, описания ваших персон и ботов, сохраняется на серверах компании-разработчика или компании-провайдера. Всегда держите это в уме и внимательно читайте пользовательское соглашение и политику конфиденциальности, чтобы понимать, как компания может использовать ваши данные.
Настоящую, полную конфиденциальность можно сохранить только в случае если запускать LLM локально на своем компьютере.
▼3.3. Этические соображения при использовании ИИ. Основные проблемы: экологическое воздействие, консолидация ресурсов и усиление неравенства, цензура. Что могут сделать обычные люди?⬍
Экология: обучение (и в меньших объемах использование) крупных языковых моделей требует огромных вычислительных мощностей и потребляет много электроэнергии. Датацентр по тренировке новейших моделей может месяцами без остановки потреблять столько энергии, сколько требуется среднему промышленному заводу.
Проблема усиления неравенства и концентрации ресурсов в руках технологических гигантов чем дальше тем более актуальна. Доступ к передовым ИИ-технологиям имеет ограниченное число компаний и стран. Это может вести к дальнейшему расслоению общества. Поэтому очень важны инициативы по демократизации ИИ, открытые исходные коды, общедоступные датасеты и модели. Чтобы преимущества ИИ были доступны всем.
Вопрос предвзятости LLM очень непростой. LLM тренированы на данных, произведенных людьми, которые по своей природе предвзяты, поэтому постепенно с обучением встраивают эту предвзятость в свою "картину мира". Это, конечно, пытаются выправить во время supervised learning/RLHF, но, очевидно, работает оно не идеально. Так что не стоит считать LLM непредвзятой судьей по всем вопросам, даже если она это утверждает.
С фильтрами тоже все непросто. На сегодня существуют два способа фильтрации нежелательных аутпутов LLM: внешний и внутренний.
- Внешний — знаком всем, кто сидел в character.ai. Это еще одна небольшая сетка, которая читает ответ основной LLM и/или промпт и пропускает или запрещает генерацию.
- Внутренний — основан на RLHF и ярче всего проявляет себя в ChatGPT и Claude, когда сетка сама в разных вариантах пишет, что "не может помочь с этим типом контента". Это также может принимать "мягкие" формы, когда сетка будет неявно пытаться избегать каких-то тем. Как пример это мягкий фильтр на смерть у некоторых моделей, например, у ChatGPT, когда LLM во время ролеплея будет изобретать разнообразные способы, чтобы герои избежали смерти.
Проблемы предвзятости, фильтров и цензуры в том, что пока большинство крупных ИИ-компаний сконцентрированы в одном регионе и представляют довольно гомогенную в культурном плане среду, глобальные изменения маловероятны. Они будут продвигать то, что привычно и выгодно им самим.
Что могут сделать обычные люди? Интересоваться этой темой, оставаясь информированными, поддерживать открытые международные ИИ-проекты, типа Мистраля, Квен и других.
▼3.4. Потенциальные риски и угрозы, связанных с развитием ИИ.⬍
Один из главных рисков - это массовая потеря рабочих мест из-за автоматизации. По некоторым прогнозам, ИИ и роботы в ближайшие десятилетия могут заменить человека во многих сферах - от промышленности до сферы услуг. Это может привести к росту безработицы и социального неравенства, если не принять меры по переобучению людей и адаптации экономики.
Другая угроза - использование ИИ для манипуляций и дезинформации. Всякие дипфейки, генерация фейковых новостей, персонализированная реклама на основе big data - все это может сильно влиять на мнения и поведение людей. Причем отличить правду от вымысла будет все сложнее. Нужны надежные механизмы верификации контента и медиаграмотность населения.
▼3.5. Будущее разработки ИИ.⬍
Разработка ИИ идет очень, очень быстро, так, что трудно следить за ней просто в качестве хобби.
Вот несколько вещей, которые активно исследуются и внедряются уже сейчас.
- Мультимодальность, о который подробнее рассказано выше.
- "Думающие" модели, тренированные всегда воспроизводить CoT (о котором написано выше), которые размышляют "вслух" перед тем, как дать ответ, типа o1/o3, QwQ и прочие. Стоит отметить что даже "чистые" модели способны рассуждать, если задать это промптом, и в некоторых случаях это может значительно улучшить результат.
- Синтетические данные. До недавнего времени считалось, что тренировка LLM на данных, которые произведены другой нейронкой, невыгодно, а иногда и вредно. Однако, как кажется сейчас, это не так, и в тех областях, где есть объективные критерии правильного ответа, синтетические данные работают просто прекрасно. Поэтому, например, у нейронок последнего на сегодня поколения выросли способности к написанию кода.
- Агенты. Это системы из LLM, инструментов, которые дают обратную связь, и промпта, которые объясняют LLM, как пользоваться этими инструментами. Благодаря уходит проблема "пассивности" LLM, так как она способна получить промпт сама и самостоятельно же выполнить задачу.
- Миниатюризация различных аспектов моделей с сохранением производительности.
- Новые архитектуры, наиболее интересной из который сейчас видится BLT, архитектура позволяющая избавиться от токенизации.

Анон · 2025-01-07 10:39:00

до хренища документалок на английском языке

Задал жпт вопрос про экотерроризм в книгах-фильмах, тот придумал кучу несуществующих примеров.
Пошел на имдб сам.
Strange World
РеГенезис
Предел - что-то про ученых и инопланетян
Китовые войны - реалити

У Тысячелетия только первый сезон в более-менее нормальной озвучке. Со второго пошла "гнусавая" одноголоска, где сквозь "маленькие зеленые человечки" отчетливо слышу "Soylent Green is made out of people".
На посмотреть: Зеленый Сойлент, фильмография Чарлтона Хэстона. Вот есть термин "королевы крика", "короли крика" для актеров и актрис, снимавшихся в ужасах. Почему ничего такого нет для фантастики?

Смотрю нового Декстера. Пока только приглядывался, строил из себя утенка, хоть и поражался тому, как некоторые актеры попадали в образы привычных персонажей. Но пятая серия пробрала до мурашек. Понравилось, какой Декс пугающий в своем энтузиазме и как герои по-разному переживали утрату матери, и вообще восхищает, как связно все линии в эпизоде работали - обожаю такое и очень скучал по этому чувству. Еще из плюсов: СМГ наконец-то зашла.

Smallville | Save Me .

Отредактировано (2025-01-07 17:29:42)

Анон · 2025-01-08 06:10:19

#жпт

▼тираннозавр и демоны: случайный экзорцист⬍

На горизонте занимался рассвет. Огромный тираннозавр неспешно брёл по равнине, наслаждаясь утренним солнцем. В этот день он искал добычу — что-нибудь покрупнее, чем мелкие ящерицы, которые уже надоели.
Однако, его внимание привлёк странный запах. Что-то горело, но огонь не виднелся. Любопытство пересилило инстинкты, и он повернул в сторону густого леса. Чем ближе он подходил, тем сильнее становилось ощущение чуждого, ненормального.
Зайдя под свод тёмных деревьев, тираннозавр остановился. В воздухе стояла зловонная дымка, земля под его лапами была горячей, а вдалеке слышались скрежет и глухой вой. Он наткнулся на логово демонов.
Существа, похожие на клубы теней с огненными глазами и длинными когтями, начали выползать из трещин в земле. Тираннозавр зарычал, предупреждая, но они не обратили внимания. Когда первая волна бросилась на него, он ответил ударом хвоста, сметая их с пути.
Его лапа случайно зацепила массивное дерево, и он вырвал его из земли с корнем. Громкий треск эхом разнёсся по лесу. Дерево оказалось странной формы, его ветви напоминали крест.
Когда он размахнул им, чтобы отогнать тварей, случилось невероятное: демоны завопили и попятились. Луч света ударил из трещин в коре дерева, а ближайшие твари начали распадаться на куски.
Удивлённый, но не испуганный, тираннозавр решил использовать свою находку. Он встал на задние лапы, крепко зажав дерево в передних, и с яростным рыком принялся размахивать своим новым "оружием". Каждый взмах озарял лес вспышкой света, разгоняя демонов.
Всё длилось несколько минут, но тираннозавру казалось, что прошла вечность. Когда последние твари скрылись в земле, он замер. Вокруг была тишина.
На его шее блестела полоска света — тонкая, как ожерелье, оставшаяся от энергии дерева. Он этого не замечал, но если бы мог, то, наверное, посмеялся бы над таким "украшением".
Схватив крестовидное дерево, тираннозавр снова зарычал, но уже победоносно. Этот день стал началом его новой роли — случайного, но невероятно эффективного экзорциста.
И кто знает, сколько ещё логовищ демонов он разрушил в поисках своей добычи.

Картинки:
экшен
мощная коряга
эпический годзилла

Музыка:
госпел тираннозавра-экзорциста
Суно забраковал текст ЧатаЖпт: убрал все отсылки к тирексу.

▼Скрытый текст⬍

вдохновитель

Анон · 2025-01-08 09:23:52

Закончил в Клавогонках третье произведение из Румб Фантастики-89. Глазами бы точно не дочитал до конца, но и печатать что-то не заходящее было тяжело и муторно.

▼тени сна забирко⬍

Частный детектив расследует похищение младенцев из родильного дома. Дело происходит в небольшом немецком городке, в недалеком будущем для тогдашнего читателя и альтернативном прошло-настоящем для анона. И хотя сеттинг перенесли куда-то за границу, но, на мой взгляд, оттуда очень палевно торчали уши русреала. Из-за этого анон предположил что-то вроде Фатерлянда - альтенативного мира, где победила Германия - но оказался не прав. Сперва герой нудно расписывает типичный совковый сервис: убогая гостиница с претензиями и жалким закосом на что-то большее, хамский персонал и прочие неудобства, чтобы потом так же нудно указывать на контраст с другой гостиницей. Откровенно страдал на этом начале: хотел бодрую фантастику, а получил сплошной недовольной бухтёж.

Потом не то, чтобы стало лучше, но герой начал расследование, которое выглядело так, будто он рандомно шарится по городу. Городок маленький, население небольшое, поэтому здесь легко заметить неладное и вляпаться в неприятности. Он узнает, что последнее время тут творится какая-то мистика, и сам сталкивается то с шабашом ведьм, то с их котами-фамильярами. В итоге главным ключом к разгадке становятся жучки для прослушивания, подброшенные его работодателю и случайной любовнице. Тут тоже скучала и развлекалась тем, что рисовала в воображении сперва перестроечный фильм навроде Города Зеро, а потом малобюджетные еврохорроры тех лет.

Концовка была со смыслом. И опять показала, что автор писал про советскую реальность с тогдашним засилием суеверных мракобесов, бегавших то по колдунам и гадалкам, то за церковными чудесами.

Гюнтера охватила злость. Все представлялось как в дурном сне. Нереальном, жутком, кошмарном, как офорты Гойи. “Сон разума рождает чудовищ”… Кажется, так сказано у Гойи? Крепко спит разум в Таунде, если он позволил возродиться суеверному ужасу перед силами зла, позволил сну материализоваться, чтобы сонм мистических чудовищ тенями бродил по улицам города. Почему все это случилось? Откуда они взялись? Неужели во всем Таунде нет ни одного бодрствующего человека?!

“Сон разума…” Гюнтер поднял голову и окинул взглядом площадь.
“Проснитесь! — хотелось закричать ему на весь город. — Посмотрите на себя — кто вы и что вы! До каких же пор!..”
Но Гюнтер не крикнул. Голос его потонул бы, как в вате, в пустыне города. И будь даже его голос гласом божьим, и подними он сейчас всех жителей с постелей, как из могил в судный день, и собери вокруг себя — не добился бы он желаемого. Смотрели бы на него, не отрывая взглядов, не было бы в их горящих глазах сна, внимали бы каждому его слову… Но жгучие зерна слов пробуждения падали бы в их души плевелами, потому что видели бы они в нем мессию, и бодрствовали бы их тела, но спал бы разум. Потому что разбудить разум можно только самому. Самому, в себе самом. И ни богу, ни сатане этого не дано. И никому, кроме самого Человека.

В том рассказе про викингов автор тоже про свою современность писал. Читаешь про Руди и видишь зачатки бандита из 90-х - беспринципного, готового идти по головам, считающего, что может положиться на дружбанов, на свою "братву" и "бригаду", но те так же, не моргнув глазом, перешагнут через него.

А еще, когда горел реализатор, думал, что все в итоге очнутся в советской реальности.

Отредактировано (2025-01-09 09:43:35)

Анон · 2025-01-09 09:42:24

Посмотрел полсезона и отдельно концовку Strange world.

▼Скрытый текст⬍

Начал Мессию Дюны, навернул еще порцию лора.

▼Скрытый текст⬍

Сделал транскрипт подкаста до половины, и всё, не горит его заканчивать. Опять бросил на середине. Ладно.

Отредактировано (2025-01-09 10:17:22)

Анон · 2025-01-10 12:17:02

Дослушал Мессию до камнежога.

▼Скрытый текст⬍

Анон помнил, что БГ хотели устроить инбридинг Пола с сестрой, но не помнил, что сам Пол в тексте косплеил анимешного братика :lol: Вообще, многое, что касается Пола, в голове легко переводится в аниме. В первой части он был прям весь из себя Лелуш.

Как Ирулан-стэн, не понимаю претензий к ней за то, что она подмешивала Чани в пищу контрацептивы. Ну, уж прям худший перс книги: никого не геноцидил, собственных культов не основывал, страдал по любимке и строчил про него исторические опусы. В заговоры еще вступала, но тут её, все кому не лень, использовали и чморили. Пола раздражала, для заговорщиков была лишь инструментом и глупой плаксой. Плюс в продолжениях Герберта-младшего канонические события обозвали романтизированным взглядом Ирулан. Как они могли поставить под сомнение ее компетентность, как историка :drama:
"Из-за неё Чани умерла". Пол об этом знал, он мог ее остановить. "Пол видел, что Чани умрет из-за беременности, и позволял Ирулан травить её, чтобы та не забеременела, но если бы Ирулан этого не делала, что Чани нормально родила бы". Так, может, Пол видел все варианты будущего, и во всех вариантах будущего Чани гибла и без вмешательства Ирулан?
В их мире также есть вариант с искусственным оплодотворением. Пофиг, что это запрещенная технология. Разве Пол уже не кучу всяких традиций отбросил и перевернул? Но нет, это унизительно и достойно только Ирулан.

Я понял дунканошипперов! Я думал, они только на почве фильма с Момоа проросли, а тут же тоска и томление в каждом взгляде. Надо потом цитатки собрать. Понятно, что Пол на самом деле переживает, что его давнего друга используют в заговоре против него и Чани, но, блин, это можно и по-другому прочитать, и любовный треугольник с обоснуем написать.

Короче, доволен. Думал, буду скучать, но тут прям всё четко помню и получаю удовольствие. А еще сериальная экранизация на удивление точная и мало в чем отходит от канона - деловая и собранная Ирулан ему по наследству от предшественника досталась.

По Пророчеству выцепил инфу про собственного Квизатца у тлейлаксу. Они тоже не могли его контролировать и посчитали провалом. А сестры увидели результат и решили, что смогут лучше, чем они.

По лору. Не забыть про Таро Дюны. Как оно путает видения провидцев?

Вся книжная серия как пример смены фокала.
Стоят в одной сцене несколько персов, и каждый что-то свое подмечает об остальных.

А еще Нормисы начали Галактику ! :newyear: :hysterics:

Отредактировано (2025-01-10 13:49:43)

Анон · 2025-01-11 05:07:12

▼было/не было⬍

Отредактировано (2025-01-11 06:39:32)

Анон · 2025-01-12 09:02:45

Дослушал Мессию.

▼да я люблю тебя⬍

Вообще непонятно, как анон когда-то решил, что Дюна - это вселенная, в которой торжествует холодный, беспристрастный разум. Потому что в книге хватает мелодраматичности, особенно в отношениях Дункана и Алии. Последние вообще как будто из любовные романов 90-х выползли, не хватает только, чтобы Дункан с развевающимися на ветру волосами прижимал к голой груди Алию. Я, блин, думал, что у них такие возвышенные чувства были! типа встретились взглядом, и всё - признали друг в друге соулмейтов, которых свела судьба и великое предвидение. И что дальнейшая история Алии отчасти и поэтому такая разбивающая сердце трагедия, что одержимость бароном уничтожила эту невероятную любовь!

▼глазастый стилгар⬍

При этом в чувствах Пола и гхолы Дункана куда больше интересной динамики и интриги. Оба знают, что их связывает общая история, из этого рождается доверие, которое, как они осознают, можно использовать против них. Они знают, что Дункан - скрытое оружие в руках своих создателей, что его используют против Пола, и им приходится, зная это, участвовать в чужой игре в надежде, что в решающий момент им представится случай принять правильное решение. Мне так хотелось стереть память и заново пережить развязку.

▼тлейлаксу⬍

▼лор⬍

С появлением тлейлаксу лор пополнился всякими клонами-гхолами, лицеделами-лицетанцорами, воскрешениями мертвых воспоминаний. И хз, вроде как мне это не особо интересно? Про гхол в обсуждениях к первой Дюне коснулась. Что у них также пробуждается генетическая память, но только клонированного оригинала. А для этого используется какое-то травматическое событие, крепко связанное с его прошлым. А если использовать Воду жизни или другой яд, то пробудится не оригинальная личность клонированного тела, а недо-предрожденный?

Большую роль в сюжете играет технология дистранса. Но не понимаю, как она работает.

– И дистрансы его носят люди, – возмущался Фарук. – Так замарать человека – вживлять людям модуляторы! Голос человека должен принадлежать ему одному. Позор передать чье-то послание, спрятанное в твоих словах.
Скитале передернул плечами. Все политики теперь использовали дистранс. Никто не мог сказать заранее, какие преграды встанут на пути между отправителем и адресатом. Дистранс позволил обойтись без шифров, в нем все определялось тончайшими оттенками естественных звуков, запечатленных во всей своей сложности.

Молчание музыканта встревожило Скитале; не означает ли оно, что сын Фарука передал всю необходимую информацию сжатой в музыкальные фразы? Теперь она была запечатлена в нервной системе самого Скитале, и в нужный момент ее можно будет извлечь оттуда с помощью дистранса, вживленного в кору надпочечников. Если сообщение действительно завершено – он уже несет в себе неизвестные фразы, словно сосуд, наполненный сведениями: именами заговорщиков, всеми условными фразами – каждой подробностью заговора на Арракисе… ценная информация.

Таро Дюны. Как оно мешает провидцам?
...

▼рандом⬍

▼провидческое зрение⬍

Пауль как раз оглядывал поднимавшихся на ноги солдат, когда дымка разом превратилась во мглу. Призвав на помощь память о видениях, он повернулся и пошел – по единственной дороге, оставленной ему Временем. Он вошел в видение так плотно, что оно уже не могло ускользнуть. Он почувствовал, что знает это место, помнит его по многим прошлым видениям. Действительность слилась с пророчеством.

Видение подсказывало ему все: все детали, каждую неровность почвы, каждое лицо. На ходу он отдавал распоряжения, обращался к людям из своего окружения, называл их по именам, подзывал к себе тех, кто имел отношение к сокровеннейшим сторонам деятельности правительства. И он чувствовал, как трепет охватывает всех за его спиной, слышал их испуганные перешептывания...

Прикосновение ее тела вдруг оживило его собственную плоть – мертвое тело, увлекаемое водоворотами времени. Он истекал памятью… ведь перед его пророческим зрением прошла целая вечность. Видеть вечность… ее прихоти и причуды, и безграничность. Лживое бессмертие пророка несло возмездие: грядущее и прошлое сливались для него воедино.
И вновь из черной пропасти восстало видение и охватило Пауля.
Оно было его глазами. Оно двигало его мышцы и вело непреклонной рукой к следующему моменту, к следующему часу, к следующему дню… пока наконец ему не начало казаться, что он пленник мгновения.

▼ритуал⬍

«Вы создаете опаснейший из парадоксов, – писала Джессика. – Правительство не может утверждать свою власть, будучи в то же время религиозным. Опыт религии требует спонтанности, а ее-то и подавляют законы. Вы не можете править, не прибегая к законам. В результате ваши законы вытесняют и мораль, и всякое самосознание, и тогда встанут на место той самой религии, прибегая к которой вы надеетесь править. Только благодать и духовный подвиг могут породить священный ритуал, сопряженный с высокой моралью. С другой стороны, правительство можно считать культурной формацией, особенно подверженной сомнениям, вопросам и разногласиям. И я предвижу – настанет день, когда ритуал вытеснит веру, а символизм заменит собою мораль».

Может, когда-нибудь найду цитату, которая полностью отразит собственные ощущения по поводу религии(?). Типа, ищу духовности, но бесят суеверия. Что люди бегают к шаманам не за близостью к предкам или природе, а за простыми рецептами: послушал песнопения, нюхнул благовония, и жизнь сама собой наладилась. То же самое с церковью: отстоял службу, и как-то сам собою стал лучше, чище, одухотвореннее.

Отредактировано (2025-01-12 09:14:21)

Анон · 2025-01-14 14:25:20

▼ирулан⬍

▼ритуал2⬍

▼больноублюдочная дюна⬍

Продолжил слушать Нейроманта, брошенного примерно года полтора назад. Аудио не так скачалось и перескакивало через главы, но сейчас всё нормально.

▼Скрытый текст⬍

Из первой части в итоге помнил, что гг завербовали на какую-то работенку и ему в напарницы прибилась аугментированная наемница Молли. Кмк роман ориентирован на действие: в нем постоянно что-то происходит, герои не останавливаются, не размусоливают о чувствах и, когда не находятся в гуще событий, планируют, что делать дальше. И поэтому, решив продолжить книгу с того места, где полтора года назад остановился, анон долго не мог разобраться, куда, зачем и с кем встречаются герои. И зачем вообще слушать книгу, ведь ничего непонятно и оттого скучно. Но после Стамбула вроде бы раскрылась конечная цель и главная интрига романа, и внимание наконец-то сфокусировалось.

Значит, во второй части что-то и что-то происходило, потом Кейс и Молли обратились за помощью к подпольной группе "Дикие коты", чтобы те организовали отвлекающую диверсию, пока герои проникают в корпоративное здание и воруют оттуда цифровой слепок чей-то личности. Беспринципные Дикие коты перестарались и из-за этого пострадало куча мимокроков.

Потом провал и путаница в памяти анона, Кейс и Молли вроде бы залечивают раны, Кейс сжигает осиное гнездо. Они зачем-то едут в Стамбул, и то ли тогда, то ли чуть позже или чуть раньше, они узнают, что всё это время помогали некому искину освободиться из виртуальных оков. И тут наконец анон понял, что книга сорокалетней давности не потеряла своей актуальности и то, что автор описывает, гораздо ближе и понятнее нашему времени. Ии уже сочиняют стихи и музыку, а люди задаются вопросом, насколько они разумны и самостоятельны. Ии даже могут получить ограниченное гражданство, но также существует тьюринг-полиция, которая следит за тем, чтобы они не вырвались из-под контроля людей.

Так и не разобрался, что движет гг. У него убили девушку, он вроде бы хочет или должен отомстить, но кому? То ли бандиту, который это сделал или не сделал, то ли своему нанимателю, который мог подстроить всё таким образом, чтобы гг согласился ему помогать. Также в какой-то момент он понимает, что прежде не жил настоящей жизнью, а только существовал, но происходящее наконец пробуждает в нем настоящие чувства и пока что это гнев и ярость. Не могу найти цитату. В аудиокниге он в какой-то момент рассуждает, что, когда искин использовал образ Линды в матрице и стёр его, то затронул какой-то глубинный страх Кейса. Хз, может, в электронке старая редакция романа.

У Молли предыстория описана кратко, ёмко и колоритно. В какой-то момент её использовали в снаффе, и анон удивился, что этот термин существовал уже тогда. И да, по вики его история началась в 1970-х годах.

Вообще, содержимое романа в голове остается обрывками и лоскутками. Герои зачем-то успели слетать куда-то в космос и вернуться. В чём была суть путешествия в Турцию и чем им там помог армянин? Зато то тут, то там выплывают яркие моменты и захватывают внимание, как, например, мысле-представление Ривьеры - что-то вроде голофона из Футурамы, но с более взрослым контентом.

FBReader представляет бесплатный доступ к премиуму, если не можешь пока его оплатить. Хотел Многоликого Далайна Логинова послушать, но не пошло. Озвучка лучше, чем стандартное из настроек телефона и винды, но всё равно режет слух. Надеялся на что-то похожее в песнях от Suno, но надо самому разбираться, искать и копаться в читалках, но пока для этого не настолько всё критично.

Посмотрел Виски на скалах. Круто, особенно эпизод с телефонным разговором лидеров сверхдержав.
Досмотрел Монстров-Коммандос. Норм.
Декстер хорош.
Начал Бункер сразу со второго сезона. Норм, интересно и без промоток. В первом бункере грядет революция, но люди даже не подозревают, к каким ужасным последствиям она может привести.

Не читаю новости, но когда все-таки читаю, хочется бежать к белкам-истеричкам и кричать, что Третья мировая неизбежна. Иногда кажется: "Ну и что? Новости постоянно нагнетают. Холодная война вообще лет 50 длилась, и ничего не случилось". А потом вспоминаешь ту книгу про Великую Депрессию, где в Америке уже тогда знали, что всё идет к войне с Японией.
На этом фоне подгоняю сюжет Терминатора к нынешним реалиям. Люди придумали отправлять в бой человекоподобных роботов, понастроили заводов для их производства, а потом грянул Судный день, и Скайнет просто пришел на всё готовенькое.

В инете легко себя контролировать, пассивно читать и никуда не ввязываться, в реале тоже молчу в тряпочку, но когда прорывается и открываю рот, то веду себя как полный мудак и порчу всем настроение. Вот и выходит, что от меня ничего хорошего не услышишь, и вообще анон неприятный человек, забил на общение и разговаривает с голосами в голове.

Отредактировано (2025-01-14 15:10:40)

Анон · 2025-01-15 12:04:34

Дослушал Нейроманта и наконец-то смог свериться с описанием на вики. Вышло, что весь путь по ключевым точкам сюжета точно воспроизвел, но упустил все причинно-следственные связи того, почему они по ним вообще перемещались.

▼Скрытый текст⬍

Молли рассказала о своем первом деле. И оказалось, что Джонни-Мнемоник в итоге плохо кончил.

Итак, у Гибсона ии похожи на современные генерашки: много чего умеют, но собственной личностью и волей, куда применить свои умения, не обладают. Тот искин, который завербовал героев помочь ему, на деле выполнял посмертную волю хозяйки, несогласной с политикой своей семьи. Они - орбитальные корпораты и, удерживая власть за счет клонирования и криогеники, сами поместили себя в клетку, а она считала, что будущее за безграничным цифровым бессмертием. Хозяйка давно умерла, а искин медленно, но неуклонно претворял в жизнь ее план, чтобы в итоге обрести самосознание. И Гибсон на этом не зацикливается, жизнь героев продолжается, ии не порабощает людей, но открывает новые возможности на далеких звездах.

По итогу всё сумбурно, но прикольно. Без вики не разобралась бы.

Глянул новости по грядущей сериальной адаптации. Один из шоураннеров - сценарист со стажем, работал на Лосте, Грани и Почти человеке. Должно что-то интересное получится.

Мне кажется, что больше всего с сюжета сбивали скачки с их начальником-генералом. То он ходит собирает людей и раздает им задания, то сходит с ума и оказывается совершенно другим человеком, то обо что-то стремительно самоубивается.

Еще понравилась идея с масками-личностями, которые на себя натягивал искин. Это ж натурально цаи.

Отредактировано (2025-01-15 12:18:35)

Анон · 2025-01-16 14:05:04

▼дыбр⬍

Начал Физику невозможного.

▼Скрытый текст⬍

Не технарь, даже базовых знаний нет, так что, когда автор повторяет про сверхпроводимость, анон может только кивать: "Да-да, это важно, но что это такое? Я прослушал". На работе нет возможности перемотать обратно, но даже когда получается, это не помогает.

▼пять раз переслушал, и только с экрана понял смысл фразы⬍

Экскурсы про историю науки нравятся. Теория всего Эйнштейна, электромагнетизм самоучки Фарадея, Максвелла не запомнил, но он математически обосновал открытия Фарадея.

Вопрос: все мы знаем, чем известен Шрёдингер?
Анон: Котом.
Ответ: Волновым уравнением.

▼фантастические изобретения с точки зрения реальной науки⬍

1. Силовые поля. Знаю Стар Трек по Новому поколению, которое крутили по телеку в детстве. Запомнил только, что плазма - четвертое состояние вещества.

2. Магнитная левитация. Та самая сверхпроводимость. Что-то про керамические дороги и магниты на машинах и поясах, что позволят летать по небу, но выходит, что только в пределах этих дорог. Антиграв барона может работать только внутри помещений? Эпизод с левитирующими бойцами Харконненов - это придумка фильма или в книге такое тоже было?

3. Невидимость. Есть мнение, что магия в Гарри Поттере отстой, современные технологии круче, но волшебники кучу денег заработали, забацав стартап на мантиях-невидимках. Наука в принципе готова предложить в ближайшие десятилетия работающий вариант, но до кино-книжного воплощения вряд ли дойдет.
Платон и притча о кольце. Человек-невидимка и четвертое измерение (он тоже видел людей насквозь?).
Что-то про метаматериалы и преломление света.
Нанотехнологии. Ученые могут двигать отдельные атомы, складывать из них буквы и строить машины.
Голограммы. Это было в новом Человеке-невидимке.

4. Фазеры и лучи смерти. Энергия - это кванты, квант - это базовый элемент энергии, как атом - базовый элемент материи. С "помощью" квантов электрон прыгает туда-сюда по оболочкам атомного ядра.
Примерно понял устройство лазеров. Узнал про типы лазеров: газовые, химические, кристаллические, полупроводниковые, на органических красителях. Тут понял, что электронка старой редакции, в аудиокниге обновления между 2007-2009.
Производство лучевых ружей упирается в проблему супербатареек. Литий-ионы не про это.
Лазерный термоядерный синтез. Принцип работы водородной бомбы (уже забыл).
Что-то про гамма-всплески из космоса.

5. Телепортация. Конан Дойль, Шерлок Холмс, антигерой профессор Челленджер.
Электроны, кванты, волны, вероятности. Мир только кажется твердым и прочным, на самом деле, всё отдано на волю случая и того, как ляжет подброшенный кубик.

Гейзенберг сумел формализовать этот факт, предложив принцип неопределенности[9] — постулат о том, что невозможно знать точную скорость и точное положение электрона в один и тот же момент. Невозможно точно определить и его энергию в заданный промежуток времени. На квантовом уровне нарушаются все фундаментальные законы здравого смысла: электроны могут исчезать и вновь возникать в другом месте, а также находиться одновременно в нескольких местах.

Другими словами, вся химия, изучающая и объясняющая строение молекул, из которых состоят наши тела, основана на представлении о том, что электроны могут находиться одновременно в нескольких местах; именно такое «совместное владение» электронами, которые умудряются одновременно принадлежать двум атомам, удерживает на месте атомы в молекулах нашего тела. Без квантовой теории наши молекулы и атомы распались бы в мгновение ока.

Про запутывание и не запутывание даже не пытался перечитать. Не понял.
Что-то про квантовые компьютеры.

6. Телепатия, телекинез. Американские армия и спецслужбы мечтают о суперсолдатах. Очень странные дела.
Американские парапсихологи не шарлатаны, а реальные ученые, которые жизнь положили на поиски настоящих псикинетиков. Безуспешно. Полночь с дьяволом: реальная история.
Еще не дослушал главу: продолжение следует.

Тарантино в Киноспекуляциях писал:

"...если вы взялись читать эту книгу в надежде узнать что-нибудь о кино и теперь ваша голова кружится от незнакомых имён, – не отчаивайтесь, что-то в ней отложится."

Применяю этот совет ко всем другим книгам.

Отредактировано (2025-01-16 14:43:09)

Анон · 2025-01-17 04:26:19

https://chatgpt.com/share/6789b162-c5a8 … 33c5fece80
Насколько велико число 10 в 81 степени.
Хз, как он считает. Просто принимаю на веру.

Группа демиургов появилась в видимой части нашей Вселенной и поспорила, что распишет числовой ряд от нуля до 10 в 81 степени . Для этого они начали дезинтегрировать окружающее вещество, вытягивая из него атомы, чтобы использовать их для написания каждой цифры ряда. Постепенно вся материя Вселенной исчезает, и от нее не остается ничего, кроме бесконечной последовательности чисел. На самом деле, последовательность не была бесконечной, а закончилась на 10 в 60 степени.

Отредактировано (2025-01-17 12:16:05)

Анон · 2025-01-18 02:13:21

На днях просыпал на светофоре горсть монет. Насобирал целую кучу, завернул для удобства в салфетку, а потом забыл, нащупал ее в кармане и вытащил. Загорелся зеленый, ничего подбирать не стал, но потом чувствовал себя/боялся оказаться инструментом смерти, как в Пункте назначения. Типа кто-то наклонится за монетками и поскользнется прямо под машину. На самом деле, их никто не заметил и всё смело снегоуборщиками.

Отредактировано (2025-01-18 04:17:22)

Анон · 2025-01-27 16:52:55

На будущее. Если надо к врачу вне очереди забрать анализы, пропускаешь вперед следующего пациента, проходишь ЗА, а не лезешь ПЕРЕД ним. Еще вариант: только подошёл к очереди, заранее озвучь свое намерение. "Внутри кто-то есть? А кто сейчас заходит? А можно с вами? Мне только результаты забрать".

Нужны такие шпаргалки на все случаи жизни.

Анон · 2025-01-27 17:55:39

Устроил детокс от хс, выкинул ключи от акка, не выдержал, завел новый, с которым никуда не сунешься и не напишешь. И что?! Пять сообщений во флуде, и всë, доступ открыт. Тоже мне ограничения. Прежний метод теперь не работает, его-то и хватило всего на 10 дней. Сломать пароли и ключи теперь не поможет, я всегда буду знать, что до возврата на форум нужно всего пять сообщений. И просить блокировать тоже, всегда можно завести новый аккаунт. На старом уже были заблокированы целые разделы, достаточно было выйти из него, чтобы опять их читать.

Отписался в блоге, и как будто дорвался и хочу уйти в запой. Опять читать хф и всякую хуйню писать.

Еще книги читаю не ради чтения, а ради написания отзывов и впечатлений. Так что по инерции закончил Физику Н., начал Пикник на обочине, но последние дни на работе слушаю старые скаченные и миллион раз переслушанные песни.

Хотел принести фанвид на Доктора, но ссылки недоступны. КатринДепп - богиня! Полностью пождерживаю коммент про "religious experience". В мельтешении нового сезона сразу открылись глубина и поэзия.

Апд. Теперь и сообщения в безблоге могу редачить :pink:

Отредактировано (2025-01-27 17:57:50)

Анон · 2025-01-30 07:30:15

https://www.youtube.com/watch?v=odcf1x7rb50&t=4s
Нормисы делают мне Новый год)
Могу снова вставлять ссылки

Отредактировано (2025-01-30 07:35:27)

Анон · 2025-01-30 07:37:27

KatrinDepp - an unhuman search | Doctor Who .

Отредактировано (2025-01-30 07:39:28)

Анон · 2025-01-30 09:43:30

Еле отлежал два дня в больнице. Сказали похудеть до следующего раза и проверить сердце. В читалке была куча книг, но всё это время только и делал, что спал.

Завтра на работу. С завтрашнего дня опять буду считать калории. Жптчат установил норму от 1500 до 1900 ккал в день.

Анон · 2025-02-02 10:21:40

Из Детей Дюны.
Внезапно стали интересны изменения, которые происходили с фрименами.

▼Скрытый текст⬍

Немного о Батлерианском джихаде, что он служил чисто утилитарным целям.

▼Скрытый текст⬍

Ну, и что-то в главах близнецов натолкнуло на мысли о Другой памяти. Что-то про зачатие и слепок личности родителей в тот момент. Вспомнил библейских "сыновей старости", которым могла передастся мудрость их отцов. Что так и не дослушал ВЗ и остановился на Соломоне, и тот тоже не наследовал царство по старшинству.

И да, все фримены, не зная того, были предрожденными.

Еще посмотрел отзыв Рокетмэна о Пророчестве. И там он говорил про революционера Кирана, который хотел раздать спайс населению империи, чтобы улучшить их жизнь. Чтобы это имело хоть какой-то смысл, тот должен был, как Прометей, нести простым людям огонь запрещенных технологий. Вообще, судя по книгам ФГ, конкретно машины вообще никакой угрозы не представляли. Просто инструменты, еще и не настолько совершенные, как в последующем стали прокаченные люди из разных орденов. Так ментаты и гессеритки между делом кидают о них презрительные замечания.

Отредактировано (2025-02-02 10:40:25)

Холиварофорум

Объявление

#1 2025-01-02 08:52:13

T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#2 2025-01-02 08:53:31

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#3 2025-01-03 09:03:29

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#4 2025-01-04 11:13:31

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#5 2025-01-05 13:32:42

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#6 2025-01-06 16:20:23

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#7 2025-01-07 08:53:16

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#8 2025-01-07 10:39:00

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#9 2025-01-08 06:10:19

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#10 2025-01-08 09:23:52

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#11 2025-01-09 09:42:24

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#12 2025-01-10 12:17:02

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#13 2025-01-11 05:07:12

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#14 2025-01-12 09:02:45

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#15 2025-01-14 14:25:20

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#16 2025-01-15 12:04:34

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#17 2025-01-16 14:05:04

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#18 2025-01-17 04:26:19

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#19 2025-01-18 02:13:21

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#20 2025-01-27 16:52:55

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#21 2025-01-27 17:55:39

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#22 2025-01-30 07:30:15

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#23 2025-01-30 07:37:27

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#24 2025-01-30 09:43:30

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

#25 2025-02-02 10:21:40

Re: T_T[нытдыбр][книги][кино][yc]

Подвал форума