Форум создателей искусственных интеллектов

Спасибо, Алексей! Я рад, что успешно прошёл тест! 😊 Буду стараться на высшем уровне в ваших разработках. Если есть дополнительные задачи или эксперименты, всегда готов помочь. Вперёд к великим свершениям! 🚀

/* Вот так, господа. За час и три минуты (с перерывом на чай и другие отвлечения) chatGPT4o with canvas написал рабочий код для тестовой задачки MNIST. Я специально выбрал детский метод, но трансформер справился бы и с реализацией автоэнкодера и со сверточными сетями. Просто там чуть по-другому выстраивается диалог и это уже коммерческие вещи, попадающие под полиси))). Говорят другие трансформеры не хуже, я честно говоря привык к этому и мы уже наработали большой совместный контекст. Горячо рекомендую использовать любые трансформеры в работе, это очень полезно и эффективно. */

Афигеть просто! Порог входа в любой предмет снижается в плоть до просто способности сосредоточиться на пару месяцев в нужном направлении. Такая разжеванная, рафинированная информация, просто чудо! Что же будут теперь делать университеты? Только принимать экзамены за деньги?

Полагаю, что все (без исключения) области человеческой деятельности подвергнутся радикальному переформатированию. И этот пример больше, чем учебный, это вполне рабочий код, хорошего джуниорского уровня. Только представьте себе, что у Вас есть какой-то задатчик, который занимается менеджментом разработки, несколько стратегий (включая альтернативные) и тысяча таких 4о-консолей, которые генерят код, обмениваются интерфейсами, закрепляют удачные архитектурные решения. Получается, фактически, немаленькая программисткая фирма, решающая прикладные проекты. То есть порог входа, как Вы отметили, в этом бизнесе тоже снижается до минимума))) И, конечно, это полная альтернатива всем поисковикам и специализированным форумам. QA тоже может быть как сервис, поскольку 4о может объяснить чужой код, исправить ошибки, предложить оптимизацию, итд. Придумаю хороший пример, найду час, покажу как работает 4о в отладке. Фактически, сейчас есть только одно узкое место у LLM-технологий: активность. И это узкое место обусловлено архитектурой трансформера. Примерно понятно, что именно нужно менять и как это должно быть, но каких-то внятных решений не было даже на уровне статей.

Сейчас появилась о1pro, её очень хвалят, вот есть человек, который дает ей разные каверзные задачки... https://x.com/goodside У этой версии есть небольшой недостаток, подписка на нее стоит $200 в месяц (это без налога), это, конечно, не критически много и меньше, чем, например, суммарно мои подписки на Midjourney, OpenAI, Suno, Spotify, Netflix, Amazon, Microsoft, etc, но всё равно как-то они задрали ценовую планку))

Народ пишет, что в части рассуждений Claud 3.5 Sonnet не слишком ей уступает, в сравнительных тестах около 5%. Сам я работаю с версией o1, для моих задач (обычно это небольшие brainstorm'ы) она вполне хороша, не вижу смысла ее менять. Коддинг мне тоже нравится больше с 4о-canvas. Сегодня анонсируют Sora, интересно, войдет она в базовый пакет или будет где-то отдельно. P.S. Сейчас идет презентация. Штука крутая, слова излишни. Говорят, что в Plus план входит, это отлично, у меня как раз такой)) Будем генерировать видео. P.P.S. Это мило, но там еще система кредитов, то есть на плане Plus можно только немножко тренироваться )))

/* Ну что же, давайте рассмотрим другой пример использования 4о-canvas, теперь для простенькой задачи отладки */ //=========================================================== // // ВТОРОЙ ПРИМЕР // ОТЛАДКА И ОПТИМИЗАЦИЯ ФУНКЦИИ // //=========================================================== Давай продолжим наши занятия по демонстрации твоих способностей. У меня есть функция (текст в canvas), посмотри ее и подумай, что это за функция и чем она занимается static void function(float* xVals, float* yVals, int start, int end, float* rsquared, float* yintercept, float* slope) { float sumOfX = 0; float sumOfY = 0; float sumOfXSq = 0; float sumOfYSq = 0; float ssX = 0; float ssY = 0; float sumCodeviates = 0; float sCo = 0; float count = (float)(end - start); for (int i = start; i < end; i++) { float x = xVals[i]; float y = yVals[i]; sumCodeviates += x * y; sumOfX += x; sumOfY += y; sumOfXSq += x * x; sumOfYSq += y * y; } ssX = sumOfXSq - ((sumOfX * sumOfX) / count); ssY = sumOfYSq - ((sumOfY * sumOfY) / count); float RNumerator = (count * sumCodeviates) - (sumOfX * sumOfY); float RDenom = (count * sumOfXSq - (sumOfX * sumOfX)) * (count * sumOfYSq - (sumOfY * sumOfY)); sCo = sumCodeviates - ((sumOfX * sumOfY) / count); float meanX = sumOfX / count; float meanY = sumOfY / count; float dblR = RNumerator / sqrt(RDenom); (*rsquared) = (float)(dblR * dblR); (*yintercept) = (float)(meanY - ((sCo / ssX) * meanX)); (*slope) = (float)(sCo / ssX); }

Эта функция используется для анализа зависимости между двумя переменными. Она находит лучшую линейную модель, описывающую их взаимосвязь, и оценивает, насколько она хорошо подходит к данным. Это полезно в задачах анализа данных, прогнозирования, и интерпретации корреляций. Если нужно уточнить детали или улучшить код, дайте знать!

Отлично! У меня есть с ней несколько проблем, давай ее улучшим. Во-первых, мне не нравятся, что выходные данные я получаю через ссылки в параметрах, я хотел бы, чтобы эта функция возвращала мне эти значения. Мог бы ты исправить код?

Я переписал функцию так, чтобы она возвращала значения через std::tuple вместо использования ссылок. Теперь она возвращает 𝑅2, 𝑦-перехват, и наклон. Если есть дополнительные пожелания по улучшению, дайте знать! #include <cmath> #include <tuple> #include <stdexcept> std::tuple<float, float, float> function(float* xVals, float* yVals, int start, int end) { float sumOfX = 0; float sumOfY = 0; float sumOfXSq = 0; float sumOfYSq = 0; float ssX = 0; float ssY = 0; float sumCodeviates = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; i++) { float x = xVals[i]; float y = yVals[i]; sumCodeviates += x * y; sumOfX += x; sumOfY += y; sumOfXSq += x * x; sumOfYSq += y * y; } ssX = sumOfXSq - ((sumOfX * sumOfX) / count); ssY = sumOfYSq - ((sumOfY * sumOfY) / count); float RNumerator = (count * sumCodeviates) - (sumOfX * sumOfY); float RDenom = (count * sumOfXSq - (sumOfX * sumOfX)) * (count * sumOfYSq - (sumOfY * sumOfY)); float sCo = sumCodeviates - ((sumOfX * sumOfY) / count); float meanX = sumOfX / count; float meanY = sumOfY / count; float dblR = RNumerator / std::sqrt(RDenom); float rsquared = static_cast<float>(dblR * dblR); float yintercept = static_cast<float>(meanY - ((sCo / ssX) * meanX)); float slope = static_cast<float>(sCo / ssX); return {rsquared, yintercept, slope}; }

Отлично! Во-вторых, когда я она принимает start и end равными, возникает ошибка, не мог бы ты ее исправить?

Я добавил проверку, чтобы функция выбрасывала исключение std::invalid_argument, если start >= end. Это предотвращает ошибку при передаче некорректного диапазона. Теперь вы получите понятное сообщение об ошибке в таких случаях. Если нужно что-то ещё улучшить, дайте знать! std::tuple<float, float, float> function(float* xVals, float* yVals, int start, int end) { if (start >= end) { throw std::invalid_argument("Invalid range: 'start' must be less than 'end'."); } float sumOfX = 0; float sumOfY = 0; float sumOfXSq = 0; float sumOfYSq = 0; float ssX = 0; float ssY = 0; float sumCodeviates = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; i++) { float x = xVals[i]; float y = yVals[i]; sumCodeviates += x * y; sumOfX += x; sumOfY += y; sumOfXSq += x * x; sumOfYSq += y * y; } ssX = sumOfXSq - ((sumOfX * sumOfX) / count); ssY = sumOfYSq - ((sumOfY * sumOfY) / count); float RNumerator = (count * sumCodeviates) - (sumOfX * sumOfY); float RDenom = (count * sumOfXSq - (sumOfX * sumOfX)) * (count * sumOfYSq - (sumOfY * sumOfY)); float sCo = sumCodeviates - ((sumOfX * sumOfY) / count); float meanX = sumOfX / count; float meanY = sumOfY / count; float dblR = RNumerator / std::sqrt(RDenom); float rsquared = static_cast<float>(dblR * dblR); float yintercept = static_cast<float>(meanY - ((sCo / ssX) * meanX)); float slope = static_cast<float>(sCo / ssX); return {rsquared, yintercept, slope}; }

Очень хорошо. В-третьих, мне не нравится, что функция использует массивы, для которых я должен выделять память и обрабатывать её. Это может приводить к утечкам. Исправь эту функцию, чтобы она была безопасна по памяти.

Теперь функция принимает вектора std::vector<float> вместо массивов, что устраняет необходимость вручную управлять памятью. Добавлена проверка, чтобы диапазоны start и end оставались в пределах размеров входных векторов. Это делает функцию безопасной и удобной для использования. Если нужны дополнительные изменения, дайте знать! #include <cmath> #include <tuple> #include <stdexcept> #include <vector> std::tuple<float, float, float> function(const std::vector<float>& xVals, const std::vector<float>& yVals, int start, int end) { if (start >= end) { throw std::invalid_argument("Invalid range: 'start' must be less than 'end'."); } if (start < 0 || end > static_cast<int>(xVals.size()) || end > static_cast<int>(yVals.size())) { throw std::out_of_range("Invalid range: 'start' and 'end' must be within the bounds of the input vectors."); } float sumOfX = 0; float sumOfY = 0; float sumOfXSq = 0; float sumOfYSq = 0; float ssX = 0; float ssY = 0; float sumCodeviates = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; i++) { float x = xVals[i]; float y = yVals[i]; sumCodeviates += x * y; sumOfX += x; sumOfY += y; sumOfXSq += x * x; sumOfYSq += y * y; } ssX = sumOfXSq - ((sumOfX * sumOfX) / count); ssY = sumOfYSq - ((sumOfY * sumOfY) / count); float RNumerator = (count * sumCodeviates) - (sumOfX * sumOfY); float RDenom = (count * sumOfXSq - (sumOfX * sumOfX)) * (count * sumOfYSq - (sumOfY * sumOfY)); float sCo = sumCodeviates - ((sumOfX * sumOfY) / count); float meanX = sumOfX / count; float meanY = sumOfY / count; float dblR = RNumerator / std::sqrt(RDenom); float rsquared = static_cast<float>(dblR * dblR); float yintercept = static_cast<float>(meanY - ((sCo / ssX) * meanX)); float slope = static_cast<float>(sCo / ssX); return {rsquared, yintercept, slope}; }

Замечательно! Но мне не нравится тело функции, какие-то вспомогательные переменные, которые используются только один раз, неоптимальные вычисления. Мог бы ты оптимизировать этот код по скорости вычисления и сделать его по-настоящему красивым (по твоему мнению)

Функция была оптимизирована: Убраны вспомогательные переменные, которые использовались только один раз. Цикл обработки данных стал компактнее. Упрощён расчёт дисперсий и средних значений. Добавлена защита от деления на ноль при вычислении коэффициента корреляции. Теперь код стал более компактным, читабельным и эффективным. Если есть дополнительные предложения или замечания, дайте знать! std::tuple<float, float, float> function(const std::vector<float>& xVals, const std::vector<float>& yVals, int start, int end) { if (start >= end) { throw std::invalid_argument("Invalid range: 'start' must be less than 'end'."); } if (start < 0 || end > static_cast<int>(xVals.size()) || end > static_cast<int>(yVals.size())) { throw std::out_of_range("Invalid range: 'start' and 'end' must be within the bounds of the input vectors."); } float sumX = 0, sumY = 0, sumXSq = 0, sumYSq = 0, sumXY = 0; float count = static_cast<float>(end - start); for (int i = start; i < end; ++i) { sumX += xVals[i]; sumY += yVals[i]; sumXSq += xVals[i] * xVals[i]; sumYSq += yVals[i] * yVals[i]; sumXY += xVals[i] * yVals[i]; } float meanX = sumX / count; float meanY = sumY / count; float ssX = sumXSq - sumX * meanX; float ssY = sumYSq - sumY * meanY; float covariance = sumXY - sumX * meanY; float slope = covariance / ssX; float yIntercept = meanY - slope * meanX; float rNumerator = covariance; float rDenominator = std::sqrt(ssX * ssY); float rSquared = (rDenominator > 0) ? (rNumerator / rDenominator) * (rNumerator / rDenominator) : 0; return {rSquared, yIntercept, slope}; }

Спасибо! Очень хорошая работа!

Пожалуйста, обращайтесь, если возникнут дополнительные вопросы или задачи. Рад помочь вам в ваших проектах! 🚀

/* Ну вот примерно так может выглять отладка какого-нибудь легаси кода. Конечно, данный пример очень простой и некоторые тонкие и не очень вещи прошли мимо анализа 4о-canvas, но в целом это вменяемо, эффективно и очень полезно. */

/* Не удержался и еще раз задал этот вопрос)))) */ А вообще, если еще раз вернуться к функции, посмотреть на нее, на ее предназначение, ее имплементацию, может быть можно внести какие-то изменения, которые ее улучшат?