Пошли Разрабатывать! | AI ИИ — теорема универсальной аппроксимации
Канал MAX @channel_godev в категории «Наука»
Канал исследует теорему универсальной аппроксимации и объясняет, почему ИИ хорошо справляется с интерполяцией, но не с экстраполяцией данных. В публикациях разбирается эксперимент GPT-1900, в котором модель обучалась на текстах, отобранных до 1900 года, чтобы проверить, способен ли ИИ предсказывать будущее. Автор подробно обсуждает, как обучение ИИ на текстах влияет на его прогностические способности и что это значит для практических задач.
Что понять по статистике
Аудитория канала — 1 подписчиков.
Средний охват поста за 30 дней — 30 просмотров, вовлечённость (ER) — 32.0%.
За последнюю неделю опубликовано 1 постов.
Вопросы о канале Пошли Разрабатывать! | AI ИИ
О чём канал Пошли Разрабатывать! | AI ИИ?
Канал исследует теорему универсальной аппроксимации и объясняет, почему ИИ хорошо справляется с интерполяцией, но не с экстраполяцией данных. В публикациях разбирается эксперимент GPT-1900, в котором модель обучалась на текстах, отобранных до 1900 года, чтобы проверить, способен ли ИИ предсказывать будущее. Автор подробно обсуждает, как обучение ИИ на текстах влияет на его прогностические способности и что это значит для практических задач.
Сколько подписчиков у канала Пошли Разрабатывать! | AI ИИ?
На канал подписаны 1 человек, средний охват поста за 30 дней — 30 просмотров.
Последние посты канала Пошли Разрабатывать! | AI ИИ
- 29.08.2026 — Почему в 100% случаев виноват не ИИ, а оператор Если ты читаешь и думаешь «Ну вот, ИИ глупый ziprar на стероидах, с него нечего взять...» — ты ошибаешься на 100%. Взгляни на интерполяцию стула в латентном пространстве. Парадокс ИИ: он уже знает то, чего не должен знать Вернёмс (9 просмотров)
- 25.08.2026 — Эффект потёмкиной деревни: ИИ подражает, а не оптимизирует Интересно. В 2026 году японский разраб переписал SQLite на Rust с помощью ИИ, и у него получилось. Но. Продукт оказался работоспособным, но в 20 000 раз медленнее оригинала. Причиной этому послужила сикофантия — по русск (17 просмотров)
- 25.08.2026 — Каузальная заморозка: почему ИИ не может «передумать». Ч. 2 В 2025 году команда Qwen опубликовала эксперимент, объясняющий как в этом тандеме (Masked Attention, KV Cache) учавствует ещё и "Main" Attention, помогая GPT быть упёртым ослом: «47% внимания из разных слоёв трансформе (16 просмотров)
- 23.08.2026 — Каузальная заморозка: почему ИИ не может «передумать» Архитектура GPT основанна на masked attention который заставялет LLM читать текст последовательно слева направо, и на KV Cache «подстрекателе». В совокупе эти два компонента создают фундаментальное ограничение: «GPT читает т (21 просмотров)
- 20.08.2026 — RL-ограничение: ИИ не может сам себе поставить цель Современные LLM обучаются с помощью вознаграждения-подкрепления в основе обратной связи человека (RLHF). На этом этапе обучения ИИ учится максимизировать функцию полезности — то, что человек оценил высоко, и из этого следует фу (31 просмотров)
- 18.08.2026 — Вселенское знание графа ИИ Компоненты рассуждения CoT любой ИИ модели аналогичны компонентам-родителям любой сложной системы, к примеру молекулярной физики. Структура мышления из этих компонентов идентична на 90% между разными LLM! — "The Molecular Structure of Thought", ByteDa (31 просмотров)
- 17.08.2026 — 25 МЛН токенов — 0,41$ — Fable 5 Пилотный запуск DSH в режиме Creator позволяющим кастомизировать окружение под себя оправдал все ожидания: клонировал репо, установил зависимости, первый запуск. Решил протестировать на простой задаче: русификация интерфейса DSH. Без профессиона (35 просмотров)
- 17.08.2026 — Проблема «Капитана Очевидность»: почему ИИ всегда выбирает самое вероятное. Ч. 2 Нейроны в группе хоть и умны+всемогучи, но поскольку современные трансформеры используют softmax-внимание, которое, как математически доказано в глубине сети ведет к консенсусному схождению всех ток (33 просмотров)