Форум создателей искусственных интеллектов

На самом деле тут все очень просто: LLM минимизирует ошибку, а инновации меняют парадигму. Никак не одинаково. И пример тому - вырождение, когда сети обучают друг друга или общаются. Очень быстрое вырождение. Комбинаторные задачи так решаются. А вот обратные —- нет. А мир примерно на 95% состоит из обратных задач, на 5% из NPC и на оставшиеся 0.(0)1% из комбинаторных... И сто генераций дипсика не помогут))

Что происходит, когда несколько видов нейронных клеточных автоматов помещаются на общую сетку и вынуждены конкурировать за пространство? Это во многом зависит от точного набора параметров моделирования и гиперпараметров, которые вы выберете, — так почему же ограничиваться выбором только в начале моделирования? Наш интерактивный веб-симулятор позволяет настраивать параметры в реальном времени, переходя от стабильных конфигураций к границе хаоса: зоне интереса, где возникает стабильная сложность и разворачивается неожиданным образом. https://pub.sakana.ai/digital-ecosystem/