Python для новичков

На сегодняшний день, существует только один реальный способ создать цифровую копию человека - сбор информации о нём. Это могут быть различные интервью, истории из жизни, переписка, воспоминания, фото, автобиография, записи голоса. Важно понимать, что человек не держит одномоментно в сознании все свои знания - они подтягиваются по мере надобности, в случае возникновения той или иной ситуации. Поэтому, не нужно стараться запихнуть всю собранную информацию в контекст нейросети - достаточно сделать умный поиск по базе данных, вовремя подставляющий в промпт нужные факты. Промпт тут служит аналогом кратковременной памяти человека, а база данных с семантическим поиском - долговременной. Однако же, если мы будем подставлять только факты, то у нас не будет устойчивого поведения. Помимо воспоминаний и знаний, каждый человек по-своему чем-то уникален. Назовём эту уникальность "ядром личности". Что это может быть? Имя, профессия, интересы, жизненные принципы, тип характера - в общем то, что может влиять на принятие решений и стиль общения. Правильно выделить информацию, которая будет наиболее сильно влиять на поведение цифровой копии - очень важно. Эти данные должны быть в каждом промпте, в каждом запросе к LLM - так мы гарантируем, что поведение цифровой копии будет максимально похоже на оригинал. Во время дальнейшего жизненного цикла, цифровая личность может приобретать новые навыки, воспоминания и знания. Но "ядро личности" должно оставаться неизменным, или, по крайней мере, дополняемым (так, чтобы не стирались старые особенности личности).

На сегодняшний день, существует только один реальный способ создать цифровую копию человека - сбор информации о нём. Это могут быть различные интервью, истории из жизни, переписка, воспоминания, фото, автобиография, записи голоса. Важно понимать, что средний человек не держит одномоментно в сознании все свои знания - они подтягиваются по мере надобности, в случае возникновения той или иной ситуации. Поэтому, не нужно стараться запихнуть всю собранную информацию в контекст нейросети - достаточно сделать умный поиск по базе данных, вовремя подставляющий в промпт нужные факты. Промпт тут служит аналогом кратковременной памяти человека, а база данных с семантическим поиском - долговременной. Однако же, если мы будем подставлять только факты, то у нас не будет устойчивой уникальности личности. Помимо воспоминаний и знаний, каждый человек по-своему чем-то уникален. Назовём эту уникальность "ядром личности". Что это может быть? Имя, профессия, интересы, жизненные принципы, тип характера - в общем то, что может влиять на принятие решений и стиль общения. Правильно выделить информацию, которая будет наиболее сильно влиять на поведение цифровой копии - очень важно. Эти данные должны быть в каждом промпте, в каждом запросе к LLM - так мы гарантируем, что поведение цифровой копии будет максимально похоже на оригинал. Во время дальнейшего жизненного цикла, цифровая личность может приобретать новые навыки, воспоминания и знания. Но "ядро личности" должно оставаться неизменным, или, по крайней мере, дополняемым (так, чтобы не стирались старые особенности личности).

Функция zip в Python позволяет одновременно итерировать по нескольким итерируемым объектам (например, спискам), объединяя соответствующие элементы в кортежи. Это особенно полезно, когда нужно обрабатывать несколько последовательностей данных одновременно. Использование zip упрощает задачи параллельной итерации и делает код более чистым и читаемым, избавляя от необходимости вручную синхронизировать индексы нескольких списков.

Следующий этап после создания правдоподобной имитации с помощью LLM - дать ей возможность саморазвиваться. Также нужно обеспечить цифровой личности хотя бы минимальный набор для самостоятельности - Возможность самостоятельно ставить себе цели, и решать их исходя из имеющихся инструментов (интернет, мессенджеры, почта, питон) - Возможность оценивать результаты своих действий для их корректировки Сейчас общение с чатботами проходит в формате вопрос - ответ (раздражитель - реакция). Для создания непрерывности мышления, ИИ должен сам придумывать для себя следующий промпт, подставляя в него информацию из БД (внешняя память, не ограниченная размерами контекстного окна), интернета, результаты своих действий, текущую основную задачу, и список дополнительных. Возможно мышление может разделяться на несколько непрерывных потоков самопромптинга, для одновременного решения нескольких поставленных задач

Собираемся в путешествие!  Точнее в карьерное путешествие по IT.  Если вы задумываетесь о переходе в сферу информационных технологий – час настал. Мы поможем вам собраться в этот долгий поход: снабдим самым необходимым для начинающего разработчика. Приходите на карьерную конференцию «Путь в IT: как начать карьеру разработчика?». Вы узнаете: - об основах Python-разработки - о применении принципов объектно-ориентированного программирования в создании игры на Java - зачем и как создавать собственный проект - как интересные вакансии открываются с помощью интересных резюме  Программу ведут трое старших разработчиков и HR бизнес-партнёр. Мы приглашаем тех, кто только готовится к переходу в IT; тех, кто учит языки программирования, а также junior-разработчиков 9 июля, в 19:00 по московскому времени Бесплатно Записаться на конференцию - https://otus.pw/U2gb/?erid=LjN8Juhyr Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

https://github.com/practical-tutorials/project-based-learning#python Github с кучей примеров на python

Вышел огромный и подробный учебник по Deep Learning В нем собрано все самое важное: от моделей и трансформеров до генерации изображений и многого другого. Для закрепления материала на сайте доступны 60 упражнений в Python Notebook. Вот ссылка.