Vibecoding Haven (BotfatherDEV)

шото дуже дивне

двері з 2-го поверху :D

codex керує Autodesk Revit (хто в курсі той в курсі крч)

кодекс каже він сам це побудував (геометрію будинку) 🤯

Спекулятивна, але можлива відповідь:

як навчити штучний інтелект трюкам біологічних обчислень сучасні нейромережі неймовірно марнотратні. навчання однієї великої моделі споживає мегавати енергії, бо ШІ намагається вивчити кожну закономірність з нуля через підбір мільярдів статичних ваг. живий мозок витрачає копійки енергії, бо використовує зовсім інші принципи. щоб наблизити ШІ до ефективності біології, сучасним архітектурам бракує кількох критичних елементів відмова від суто синаптичного навчання у сучасних ШІ всі знання записані у статичних зв'язках, тобто у вагах нейронів. щоб змінити модель, нам треба провести зворотне поширення помилки через усю мережу, що є супердорогим процесом також, біологія використовує динамічні поля. як показує Ерл Міллер, коливання різних частот (хвилі) працюють як тимчасові маршрутизатори інформації. він каже, ніби вони організовують роботу мережі на ходу, не змінюючи фізичні контакти між клітинами. ШІ потрібні динамічні архітектури, де інформація передається не просто через статичні зв'язки, а через накладання та резонанс хвиль. вбудовані закони замість навчання з нуля еволюція не прописує в геномі детальне креслення тіла чи мозку. вона створює фізичний приймач (клітини), який автоматично підключається до законів фізики та математики. сучасний ШІ намагається вивчити закони світу з нуля через мільйони прикладів. замість цього нам потрібні моделі з жорсткими топологічними та математичними симетріями. мережа не повинна вчити, що таке тривимірний простір чи закони збереження, сам її фізичний або логічний субстрат має бути побудований так, що інші варіанти просто неможливі. це і буде підключення до Платонівського простору готових алгоритмів єдність коду та заліза у цифрових комп'ютерах пам'ять і процесор розділені, що створює величезне вузьке місце за швидкістю та енергією. у біології обчислення відбуваються безпосередньо через фізичні процеси в матеріалі. щоб зробити ШІ дешевим, нам потрібен перехід на аналогове та нейроморфне залізо (наприклад, мемристори або оптичні обчислення). там додавання та віднімання хвиль світла чи електричного струму відбувається природно через закони фізики, що взагалі не потребує витрат обчислювальної тоді, можливо, об'єднавши логіку алгоритму з фізикою носія ми зможемо вийти з глухого кута гігантських дата-центрів

Питання 2. Левін та гості погоджуються, що біологічні клітини черпають складні життєві алгоритми з простору математичних законів (Платонівського простору), не витрачаючи енергію на еволюційне навчання з нуля. Питання до тебе:

Як на твою думку, чи можемо ми навчити класичні цифрові нейромережі підключатися до таких «готових» математичних законів або копіювати цей трюк еволюції? Яких саме архітектурних рішень бракує сучасним ШІ-моделям, щоб перестати бути марнотратними «цифровими зомбі» (які споживають мегавати на навчання) та почати використовувати аналогові закономірності поля, як це робить жива біофізика?

Спекулятивна, але можлива відповідь:

як навчити штучний інтелект трюкам біологічних обчислень сучасні нейромережі неймовірно марнотратні. навчання однієї великої моделі споживає мегавати енергії, бо ШІ намагається вивчити кожну закономірність з нуля через підбір мільярдів статичних ваг. живий мозок витрачає копійки енергії, бо використовує зовсім інші принципи. щоб наблизити ШІ до ефективності біології, сучасним архітектурам бракує кількох критичних елементів відмова від суто синаптичного навчання у сучасних ШІ всі знання записані у статичних зв'язках, тобто у вагах нейронів. щоб змінити модель, нам треба провести зворотне поширення помилки через усю мережу, що є супердорогим процесом також, біологія використовує динамічні поля. як показує Ерл Міллер, коливання різних частот (хвилі) працюють як тимчасові маршрутизатори інформації. він каже, ніби вони організовують роботу мережі на ходу, не змінюючи фізичні контакти між клітинами. ШІ потрібні динамічні архітектури, де інформація передається не просто через статичні зв'язки, а через накладання та резонанс хвиль. вбудовані закони замість навчання з нуля еволюція не прописує в геномі детальне креслення тіла чи мозку. вона створює фізичний приймач (клітини), який автоматично підключається до законів фізики та математики. сучасний ШІ намагається вивчити закони світу з нуля через мільйони прикладів. замість цього нам потрібні моделі з жорсткими топологічними та математичними симетріями. мережа не повинна вчити, що таке тривимірний простір чи закони збереження, сам її фізичний або логічний субстрат має бути побудований так, що інші варіанти просто неможливі. це і буде підключення до Платонівського простору готових алгоритмів єдність коду та заліза у цифрових комп'ютерах пам'ять і процесор розділені, що створює величезне вузьке місце за швидкістю та енергією. у біології обчислення відбуваються безпосередньо через фізичні процеси в матеріалі. щоб зробити ШІ дешевим, нам потрібен перехід на аналогове та нейроморфне залізо (наприклад, мемристори або оптичні обчислення). там додавання та віднімання хвиль світла чи електричного струму відбувається природно через закони фізики, що взагалі не потребує витрат обчислювальної тоді, можливо, об'єднавши логіку алгоритму з фізикою носія ми зможемо вийти з глухого кута гігантських дата-центрів

Чутки, але схоже що рішення Трампа і взагалі правління США щодо Fable 5 тепер розповсюджується на інші модельки, через що навіть гпт5.6 і джеміні 3.5 про затримуються

Почнемо Q/A з обговорення свідомості та штучного інтелекту питання

уявімо дві системи з абсолютно однаковою поведінкою. перша — це біологічний мозок із живими клітинами, хімією та складними електричними полями. друга — це звичайний цифровий комп'ютер, який просто запускає програму-симуляцію цього мозку. на виході вони видають однаковий результат, наприклад, однаково відповідають на питання про свої почуття гості вважають, що їхній внутрішній стан буде різним. біологічний мозок матиме справжні відчуття, а цифрова копія буде просто бездушною імітацією, яку в філософії називають «зомбі». як саме гості лекції пояснюють цю різницю. чому реальна фізична структура (залізо чи живі клітини) має значення для появи відчуттів і чому звичайний цифровий код не здатний їх відтворити?

Відповідь буде у коментах

я домовився про інтерв'ю з Майклом Левіним він погодився поспілкуватися десь восени, якщо плани не зміняться. ми вже розбирали його лекції, але тепер це буде нормальна жива розмова. планую викласти запис тут і на YouTube з українським дубляжем, але цього разу переклад зроблю значно якіснішим за попередній) у мене назбиралося багато своїх думок та ідей, якими хочу поділитися, і питань, яких задати. але я не хочу, щоб це було щось, що він вже десь відповідав, тому я хочу підготуватися і пропоную готуватися до цього інтерв'ю разом прямо тут на каналі. спробую ділитися матеріалами, щоб ті кому стане цікаво — крок за кроком в усьому розібралися будемо говорити по біологію, нейронки, свідомість тисніть лайк, якщо подобається така ідея

Комусь реально потрібна Claude sonnet 5?

вийшла оновлена лекція від Майкла Левіна про концепцію агентності в реальному світі та біології. і я її переклав українською на відео він розносить класичний фізикалізм (за яким в реальності зводиться до матеріальних процесів і суто фізичних законів) і пояснює, що клітини, тканини й молекулярні мережі мають власні "цілі" та керують розвитком через біоелектрику. він каже, що форми та правила поведінки існують як математичні закони в Платонівському просторі. а біологічні тіла це просто інтерфейси для підключення до них, тому організми отримують готові алгоритми без витрат на еволюцію чи навчання. і головне! як доказ він наводить "ксеноботів" та "антропоботів". це фактично клітини шкіри жаби, без змін геному, самі по собі збираються в ксеноботів, плавають і самі згрібають сусідні клітини для розмноження. а клітини трахеї людини збираються в "антропоботів" та здатні відновлювати пошкоджену тканину з нервових клітин дуже цікаво, раджу глянути https://youtu.be/K8BmMU1Tm-I

Тео показує як писати ШІ-лупи дуже цікаво, раджу новачкам https://youtu.be/iJVJwmCKW9o

готово! ліміти скинули і дали ще +1 резет лімітів)

Midjourney робить медичний ультразвуковий сканер усього тіла — УЗД-томограф, який має сканувати людину приблизно за хвилину. Людина стає на платформу, її повільно занурюють у воду, а навколо тіла розміщене кільце з багатьма ультразвуковими датчиками. Вони посилають ультразвукові хвилі й приймають сигнал назад, фіксуючи, як хвилі змінюються після проходження крізь тіло. Midjourney порівнює це з ехолокацією дельфіна, тільки з багатьох напрямків одночасно. У результаті система має будувати тривимірну карту складу тіла, де видно жир, м’язи, кістки, органи й різні тканини. Потім ШІ розмічає цю карту й показує, де саме м’язи, жир та органи. Midjourney заявляє, що зображення має нагадувати МРТ, але сам скан триватиме значно менше.

Обожнюю Telegram Bot API і їхні помилки, колись давно вони на них забили хуй і тепер: метод sendPhoto з <tg-emoji> отримує помилку DOCUMENT_INVALID Невже так важко створити ще один текст помилки, якщо фейлиться саме кастомне емодзі (і вказати його айді, щоб знати яке прибрати). Або взагалі не давати помилку і фолбечити цей емодзі на звичайний... Будь ласка додайте вайбкодинга туди

Скоро знову ліміти скинуть 🤞

Але по суті вони вже партнерство мають бо курсор наче дали їм дані для тренування, а Маск - ресурси на тренування в роботу власних моделей, але тепер з покупкою — він наче може робити з курсором що захоче

витратив свій ;)

SpaceX заходить у гонку AI-кодингу.ㅤ SpaceX отримала право придбати Cursor — один із найпопулярніших AI-інструментів для програмістів — за $60 млрд. За умовами угоди, SpaceX може викупити Cursor пізніше цього року. Якщо угода не відбудеться, компанія може заплатити $10 млрд за партнерство та спільну роботу.ㅤ → Про Бізнес