Форум создателей искусственных интеллектов

Можете выкинуть ваш словарь на помойку. И своё понимание того, что пишут в словарях. Ну и, конечно, словари образования не заменяют. Поэтому ---> в школу, в седьмой класс, за парту, марш! ))

Вы же семиотик: Алфавит + синтаксис = выражение, так?

Нет, не так))

Надо не статично, это правильно: Комбинирование алфавитом в пределах синтаксиса порождает выражение (текст), так?

Нет, это не правильно и вы не знаете как надо. Почти всё, что вы говорите противоречит науке, логике, здравому смыслу и представляет собой нагромождение философских нелепостей, устаревших лет триста назад. Что вам от меня нужно?

Принципиальное отличие --- выразительность языка и репрезентация данных. Естественный человеческий язык --- это интерефейсный инструмент, не более. Сейчас же LLM проделывает гигантскую работу по реконструкции моделей мира из текстовых корпусов. А в этих корпусах - банальности, глупости, иллюзии))) Модели мира следует складывать из опыта взаимодействия с миром. Из деятельности. На своем собственном языке. Это первое принципиальное отличие. Второе отличие --- активность. LLM устроены как система "стимул-реакция", им, чтобы генерировать свои вирши, нужен промт. А источником генерации должно быть целеполагание. Ну и, третье --- самосовершенствование с саморефлексией. LLM не умеют учиться (их нужно принудительно переучивать с нуля, a few shot -- это костыль), не умеют (снова без костылей) анализировать свой опыт и не умеют "моделировать моделирование", т.е. выбирать (продуцировать) модель согласно requirements задачи, а не генерировать "самый правильный" ответ. И запускать поиск решения "внутри" модели, а не внутри себя. То есть они не умеют ⟨Recursion ⊕ Reflection, Language⟩ → Mind )))

Не весь. Есть две вещи, которые китайской комнате не под силу: иррациональность и инновации. Они лежат в стороне от частично-рекурсивных функций, которые представляют собой китайскую комнату и 99.9999% человеческого населения Земли. А мы, гении, всегда будем востребованы)))

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/

Наш потому, что это прямой перевод того, что у них написано в аннотации на сайте. Поставил кавычки. Моя контора таким не занимается. Что касается японский / не_японский, национальности --- это анахронизм. У нас в конторе даже американцы трудятся)) Шучу, конечно, много американцев)))

Я много бухаю в последнее время простите.

Это как хотите, но п.м.с.м. перерывы для самовосстановления организма нужно делать время от времени))