Сиолошная

Последние пару дней мучал свежую o1 вопросами по программированию с использованием относительно редкого и в то же время свежего фреймворка, который к тому же за 3 года существования существенно менял интерфейсы пару раз. То есть актуального кода, написанного с его использованием, не так-то и много. И о1 прям очень хорошо работала. o1-mini тоже иногда помогала, но чувствуется что знаний не хватает. Sonnet 3.6 пробовал совсем немного, первые впечатления не очень, но думаю рано делать выводы.

А вот вместе с этим попробовал Gemini Exp 1206 свежую, и она так уверенно пишет длинные сркипты...которые сначала выдают 4-5 ошибок, итеративное исправление которых приводит к пониманию, что код работает не так как надо 🎃 тогда я плюнул, сделал запрос в o1 и С ПЕРВОГО РАЗА ПОЛУЧИЛ ЧТО ХОТЕЛ. 😭 правда запросы очень быстро кончились, если так и дальше пойдёт — придется покупать подписку за $200, чтобы и более умный o1 pro режим был, и в обычную o1 можно было ходить как к себе домой, а не по 50 раз в неделю 😭

Вместе с этим рассказом принёс вам 4 примера работы o1 (и pro) от Riley Goodside, одного из самых известных промпт-инженеров (AI yapper).

1) ChatGPT o1 (не pro) посчитала значение выражения (x - 14)^10, где x - количество гласных в ответе. Подумайте, как бы вы подошли к такой задаче, как бы перебирали опции, и можно ли было бы это назвать рассуждением
1.1) в комменты пришёл чел, которому модель выдала другой ответ, и он написал «моя модель недотянула». Но на поверку оказалось... что ответ тоже правильнй. o1 > твиттерянин, получается
2) Считает (a + 2914)^2 + (b + 21)^2 + 75, где a и b это количество букв из первой и второй половин алфавита в его окончательном ответе (не просто в алфавите!)
3) создает квадратную рамку из семибуквенных слов, склеенных в цепочку и читаемых по часовой стрелке по кругу (см. картинку), каждое из которых может являться правдоподобным прозвищем для члена Фантастической четверки (существительные в единственном числе)
4) (o1, не pro) какой-то ЧГКшный вопрос буквально, «назови представителя некоторой формы развлечения, аббревиатура которой могла бы также обозначать первые буквы группы, посетившей страну, будущий лидер которой женился на итальянке» 😑

По мне так безумно сложные задачки, требующие именно рассуждений, в которых ты точно делаешь ошибку/предположение, и после этого отталкиваешься в правильном направлении. Думаю, вопрос требования интеллекта для их решения открыт, тут можно дискутировать, но вот наличие рассуждений 100% требуется. И модель разносит.

Думаю, любые другие модели, кроме быть может o1-like, в принципе будут иметь околонулевые метрики качества на таких примерах.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.group-telegram.com/jp/seeallochnaya.com/2103

18.2K viewsDec 8 at 14:15

Последние пару дней мучал свежую o1 вопросами по программированию с использованием относительно редкого и в то же время свежего фреймворка, который к тому же за 3 года существования существенно менял интерфейсы пару раз. То есть актуального кода, написанного с его использованием, не так-то и много. И о1 прям очень хорошо работала. o1-mini тоже иногда помогала, но чувствуется что знаний не хватает. Sonnet 3.6 пробовал совсем немного, первые впечатления не очень, но думаю рано делать выводы.

А вот вместе с этим попробовал Gemini Exp 1206 свежую, и она так уверенно пишет длинные сркипты...которые сначала выдают 4-5 ошибок, итеративное исправление которых приводит к пониманию, что код работает не так как надо 🎃 тогда я плюнул, сделал запрос в o1 и С ПЕРВОГО РАЗА ПОЛУЧИЛ ЧТО ХОТЕЛ. 😭 правда запросы очень быстро кончились, если так и дальше пойдёт — придется покупать подписку за $200, чтобы и более умный o1 pro режим был, и в обычную o1 можно было ходить как к себе домой, а не по 50 раз в неделю 😭

Вместе с этим рассказом принёс вам 4 примера работы o1 (и pro) от Riley Goodside, одного из самых известных промпт-инженеров (AI yapper).

1) ChatGPT o1 (не pro) посчитала значение выражения (x - 14)^10, где x - количество гласных в ответе. Подумайте, как бы вы подошли к такой задаче, как бы перебирали опции, и можно ли было бы это назвать рассуждением
1.1) в комменты пришёл чел, которому модель выдала другой ответ, и он написал «моя модель недотянула». Но на поверку оказалось... что ответ тоже правильнй. o1 > твиттерянин, получается
2) Считает (a + 2914)^2 + (b + 21)^2 + 75, где a и b это количество букв из первой и второй половин алфавита в его окончательном ответе (не просто в алфавите!)
3) создает квадратную рамку из семибуквенных слов, склеенных в цепочку и читаемых по часовой стрелке по кругу (см. картинку), каждое из которых может являться правдоподобным прозвищем для члена Фантастической четверки (существительные в единственном числе)
4) (o1, не pro) какой-то ЧГКшный вопрос буквально, «назови представителя некоторой формы развлечения, аббревиатура которой могла бы также обозначать первые буквы группы, посетившей страну, будущий лидер которой женился на итальянке» 😑

По мне так безумно сложные задачки, требующие именно рассуждений, в которых ты точно делаешь ошибку/предположение, и после этого отталкиваешься в правильном направлении. Думаю, вопрос требования интеллекта для их решения открыт, тут можно дискутировать, но вот наличие рассуждений 100% требуется. И модель разносит.

Думаю, любые другие модели, кроме быть может o1-like, в принципе будут иметь околонулевые метрики качества на таких примерах.