Telegram Group & Telegram Channel
И это был пост-подводка к текущему посту. Вчера Francois Chollet пришел на интервью к Dwarkesh, где обсуждали несколько вещей:
1) запуск соревнования на $1M на решение ARC
2) проблемы теории гостя, проблемы замера и некоторых тезисов.

Первое якобы должно подстегнуть развитие области, но при этом решения, за которые можно получить приз, принимаются только в закрытом виде, то есть без доступа к интернету, и с ограничением по рерсурсам. Никаких фронтир-моделей тестировать не будут 🤷‍♂️ для них есть открытый публичный бенчмарк, надеюсь, Claude 4 и GPT-4.5/5 померяют хотя бы на нём.

А вот про второе интереснее. Francois говорит, что есть два типа reasoning (рассуждений? какой тут уместный перевод):

Первый: У вас есть заготовленный набор шаблонов—паттернов—мини-программ, и для решения новой проблемы вы находите, какой из них вам нужно применить. Затем берёте, подставляете новые значения, считаете и получаете результат.

Но в терминологии Francois это «запоминание», а не обобщение, ибо вы не сделали новую программу (в широком смысле, не реальная компьютерная программа) на лету, вы использовали существующую. И если в мире что-то новое произойдет, то этот подход работать не будет.

Второй: когда вы встречаете новую проблему и у вас нет в памяти правильных шаблона—паттерна—мини-программы, то вы на лету их синтезируете. Да, могут потребоваться какие-то примеры, но человек очень эффективен с точки зрения данных: зачастую из 2-3-4 примеров получается придумать решение (для простых задач, понятно, что не для самых сложных — нельзя разобраться в теории множеств по одной формуле).

Как вы видите, описанный выше бенчмарк как раз целится в разрешение замера reasoning по второму определению. Но у меня к нему КУЧА вопросов. Самый главный — синтез ведь происходит не с нуля, а из каких-то базовых блоков? а где тогда граница между первым и вторым — что если я все блоки достаю из памяти? а если я их переупорядочиваю так, как никогда до этого не видел? Влияет ли длина цепочки шаблонов на оценку (можно ли назвать синтезом, например, комбинацию умножения и сложения, двух очень простых операций?)?

Francois согласен, что LLM справляются с первым типом: они выучивают паттерны, они их применяют. Не ясно правда, почему они не способны на второй, хотя бы с архитектурными изменениями (добавление рекуррентности вглубь). Жаль, этого и предыдущих вопросов на интервью не прозвучало(

А третий вопрос, который прозвучал, но который дважды был проигнорирован — это привести пример ежедневных задач в работе, которые требуют второго типа reasoning. Chollet говорит, что мы с этим сталкиваемся каждый день, и на вопрос «в какой день босс поймет, что удалённый сотрудник — это прокачанная LLM?» он ответил «в первый!»...но так и не смог сказать, как именно. И это безумно странно — он над концепцией думает не меньше 5 лет, и у него нет ответа даже на такой вопрос? Раз мы ежедневно пользуемся вторым типом — ну наверное и примеров тьма должна быть? бери и приводи 😏
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/seeallochnaya/1526
Create:
Last Update:

И это был пост-подводка к текущему посту. Вчера Francois Chollet пришел на интервью к Dwarkesh, где обсуждали несколько вещей:
1) запуск соревнования на $1M на решение ARC
2) проблемы теории гостя, проблемы замера и некоторых тезисов.

Первое якобы должно подстегнуть развитие области, но при этом решения, за которые можно получить приз, принимаются только в закрытом виде, то есть без доступа к интернету, и с ограничением по рерсурсам. Никаких фронтир-моделей тестировать не будут 🤷‍♂️ для них есть открытый публичный бенчмарк, надеюсь, Claude 4 и GPT-4.5/5 померяют хотя бы на нём.

А вот про второе интереснее. Francois говорит, что есть два типа reasoning (рассуждений? какой тут уместный перевод):

Первый: У вас есть заготовленный набор шаблонов—паттернов—мини-программ, и для решения новой проблемы вы находите, какой из них вам нужно применить. Затем берёте, подставляете новые значения, считаете и получаете результат.

Но в терминологии Francois это «запоминание», а не обобщение, ибо вы не сделали новую программу (в широком смысле, не реальная компьютерная программа) на лету, вы использовали существующую. И если в мире что-то новое произойдет, то этот подход работать не будет.

Второй: когда вы встречаете новую проблему и у вас нет в памяти правильных шаблона—паттерна—мини-программы, то вы на лету их синтезируете. Да, могут потребоваться какие-то примеры, но человек очень эффективен с точки зрения данных: зачастую из 2-3-4 примеров получается придумать решение (для простых задач, понятно, что не для самых сложных — нельзя разобраться в теории множеств по одной формуле).

Как вы видите, описанный выше бенчмарк как раз целится в разрешение замера reasoning по второму определению. Но у меня к нему КУЧА вопросов. Самый главный — синтез ведь происходит не с нуля, а из каких-то базовых блоков? а где тогда граница между первым и вторым — что если я все блоки достаю из памяти? а если я их переупорядочиваю так, как никогда до этого не видел? Влияет ли длина цепочки шаблонов на оценку (можно ли назвать синтезом, например, комбинацию умножения и сложения, двух очень простых операций?)?

Francois согласен, что LLM справляются с первым типом: они выучивают паттерны, они их применяют. Не ясно правда, почему они не способны на второй, хотя бы с архитектурными изменениями (добавление рекуррентности вглубь). Жаль, этого и предыдущих вопросов на интервью не прозвучало(

А третий вопрос, который прозвучал, но который дважды был проигнорирован — это привести пример ежедневных задач в работе, которые требуют второго типа reasoning. Chollet говорит, что мы с этим сталкиваемся каждый день, и на вопрос «в какой день босс поймет, что удалённый сотрудник — это прокачанная LLM?» он ответил «в первый!»...но так и не смог сказать, как именно. И это безумно странно — он над концепцией думает не меньше 5 лет, и у него нет ответа даже на такой вопрос? Раз мы ежедневно пользуемся вторым типом — ну наверное и примеров тьма должна быть? бери и приводи 😏

BY Сиолошная




Share with your friend now:
group-telegram.com/seeallochnaya/1526

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

And while money initially moved into stocks in the morning, capital moved out of safe-haven assets. The price of the 10-year Treasury note fell Friday, sending its yield up to 2% from a March closing low of 1.73%. Telegram boasts 500 million users, who share information individually and in groups in relative security. But Telegram's use as a one-way broadcast channel — which followers can join but not reply to — means content from inauthentic accounts can easily reach large, captive and eager audiences. But Telegram says people want to keep their chat history when they get a new phone, and they like having a data backup that will sync their chats across multiple devices. And that is why they let people choose whether they want their messages to be encrypted or not. When not turned on, though, chats are stored on Telegram's services, which are scattered throughout the world. But it has "disclosed 0 bytes of user data to third parties, including governments," Telegram states on its website. Apparently upbeat developments in Russia's discussions with Ukraine helped at least temporarily send investors back into risk assets. Russian President Vladimir Putin said during a meeting with his Belarusian counterpart Alexander Lukashenko that there were "certain positive developments" occurring in the talks with Ukraine, according to a transcript of their meeting. Putin added that discussions were happening "almost on a daily basis." The original Telegram channel has expanded into a web of accounts for different locations, including specific pages made for individual Russian cities. There's also an English-language website, which states it is owned by the people who run the Telegram channels.
from hk


Telegram Сиолошная
FROM American