ВНИМАНИЕ! На форуме начался конкурс - астрофотография месяца ФЕВРАЛЬ!
0 Пользователей и 21 Гостей просматривают эту тему.
они должны быть не меньше преданы нам, чем псы.
Вот только LLM приносят своим владельцам убытки и немалые. Как их можно использовать как замену человека, если они галлюционируют на ровном месте? В чем прорыв-то?
Цитата: Polnoch Ксю от 08 Фев 2026 [20:17:02]они должны быть не меньше преданы нам, чем псы.Я вас ка женщину понимаю, вам сложно представить что станок может просто тихо работать потому что он на это запрограммирован.
Люди тоже
Цитата: BlackMokona от 08 Фев 2026 [20:56:23]Люди тожеТогда в чем смысл замены? Хорошие работники ошибаются обычно в каких-то сложных или новых ситуациях, а не на ровном месте. Конечно бывает и халатность (усталость, нехватка времени), но она все же намного реже, чем глюки ИИ, встречается. А что касается убытков компаний LLM?
Калифорнийский стартап Profluent опубликовал в Nature Biotechnology языковую модель белков Protein2PAM, которая предсказывает и перенастраивает PAM-специфичность CRISPR-Cas ферментов — без итеративных лабораторных экспериментов. Модель обучена на 45 000+ парах Cas-белков и PAM-последовательностей и позволяет за один шаг спроектировать варианты Cas9, способные разрезать ДНК в участках, ранее недоступных для редактирования. В экспериментах in vitro скорость разрезания выросла до 50 раз по сравнению с природным ферментом.Проблема, которую решает Protein2PAM, — фундаментальное ограничение технологии CRISPR. Чтобы Cas-белок "зацепился" за нужный участок ДНК, рядом с ним должна находиться короткая последовательность — PAM (protospacer adjacent motif). Если подходящего PAM поблизости нет, редактировать участок невозможно. По оценкам лаборатории Бенджамина Клайнстивера из Гарвардской медицинской школы, до недавнего времени около трех четвертей генома человека оставались недоступны именно из-за этого ограничения. Традиционные методы изменения PAM-специфичности — направленная эволюция и ручной инжиниринг белка — требуют множества раундов дорогостоящих лабораторных экспериментов.Protein2PAM работает иначе: модель принимает на вход аминокислотную последовательность Cas-белка и предсказывает, какой PAM тот распознает. С помощью виртуального мутагенеза (in silico mutagenesis) она выявляет аминокислотные остатки, критичные для PAM-распознавания, — без использования 3D-структуры белка. Затем "вычислительная эволюция" генерирует варианты белка Nme1Cas9 с расширенным PAM-распознаванием. По данным авторов, модель в четыре раза чувствительнее и в 500 раз быстрее существующих биоинформатических методов предсказания PAM. Результаты подтверждены в лаборатории Клайнстивера в Центре геномной медицины Массачусетского госпиталя.Обучающие данные и веса Protein2PAM выложены открыто, а для исследователей запущен бесплатный доступ. До клинического применения пока далеко — результаты получены in vitro, и сама статья осторожно говорит о "потенциальном повышении гибкости таргетирования в персонализированном редактировании генома". Но если подход масштабируется, он может существенно расширить спектр генетических заболеваний, доступных для CRISPR-терапии, — и сделать подбор инструмента редактирования под конкретного пациента рутинной задачей для ИИ, а не для лаборатории.
Цитата: MenFrame от 08 Фев 2026 [20:55:46]Цитата: Polnoch Ксю от 08 Фев 2026 [20:17:02]они должны быть не меньше преданы нам, чем псы.Я вас ка женщину понимаю, вам сложно представить что станок может просто тихо работать потому что он на это запрограммирован.Какое отношение имеет станок с ЧПУ к ИИ?
Какое отношение имеет станок с ЧПУ к ИИ?
Ну, если стянуть все время, всю историю тематики в одну точку, то это по сути одно и то же. В эпоху когда только только ЧПУ появлялось, он казалось и чуть ли не считалось самым настоящим искуственным интеллектом! Так же как и возможность вычислений на ЭВМ в еще более ранние времена!)
Прямое и то и другое есть последовательность программ.
Последняя версия ИИ от Антрофика показала себя превосходно в метрике торгового автомата.Но есть ньюанс, деловая этика была на уровне братков из девяностных. Враньё, ценовой сговор и тд
Но больше всего вычислительных ресурсов планеты(и орбиты вокруг неё, а потом роя дайсона) лучше всё же псам отдать - на всякий случай, ИМХО.
Ну, область ИИ действительно широка и довольно неопределённа, но ЧПУ к ней не относили, это просто автоматизация.
Их доводы: современные LLM уже успешно проходят тест Тьюринга; решают задачи уровня PhD и международных олимпиад, демонстрируют широту и глубину способностей, сравнимую с человеческой.
Просто сейчас вышли на новый уровень количественного усложнения всего этого ПО, по сути, масштабирование "в ширину" так сказать , пошло. И опять иллюзия "появления ИИ" возникла. А по факту, прорыв того же толка, что и изобретение фотошопа и видеоредакторов с кучей эффектов)) Просто сейчас это на порядки сложнее и требует многократно большее количество компьютеров.
Полагаю, окончательным критерием появления AGI должно стать появление таких "AGInts" (кстати не встречал ещё этого слова в Гугле - похоже я один из первых его "изобретателей" ) , которым можно будет уже реально доверять некоторые более-менее ответственные задачи массового пользователя без необходимости контроллировать каждый важный шаг.
Если "техносингулярная" динамика всё ещё сохраняется, то до этого момента должно оставаться ~не более полутора лет.
Это принципиально разные подходы
автономность отдельных агентов может вырасти до