Евгений Бесчастнов

Вот вам ещё картинок производства китайских ИИ: 

А это тоже китайский ИИ сделал?

Значит просто очень похож

А невольную модель / прообраз случайно не Евгением ли зовут?

Вроде как официальная формулировка была "оно само, и вообще, это Гугл во всем виноват"

Mea culpa)

LLM всегда реактивна, ей нужен исходный текст на вход, который она продолжает (отвечает). Так что смысл задаётся в этом входном тексте.

Дань, а мы с тобой на "вы"? ) Понятно, что очень давно не виделись, но на "ты" вроде переходили

Даже усреднённые массовые предпочтения с трудом алгоритмизируются (т.е. заранее невозможно сказать, будет какая-то конкретная книга нового автора популярной или нет, особенно если не использовать устоявшиеся популярные паттерны), а уж как стрельнут конкретные тараканы в конкретной голове...

Разумеется, согласен. Отделение автора от произведения, "автор мёртв" и вот это вот всё. Но тем не менее - ведь такое явление существует.

Типичный пример нейрослопа

Блин, Костя, аж мозг включить пришлось)

Кстати, насчёт последнего утверждения не совсем соглашусь. Очень редко, но всё-таки бывает, что (посредственный) автор выдаёт что-то, что содержит в себе нечто более глубокое, чем он планировал туда закладывать.

Я это в какой-то момент осознал и просто принял. Потому что я прихожу сюда отдыхать и разгружать мозг, а думаю я на работе.

Выше подробнее ответил

Не совсем так.

Вообще, термин GPT (Generative Pre-trained Transformer) - это описание ахритектуры нейросети. Иерархия понятий/архитектур здесь такая:

1. Есть нейросети (это общее название ИИ, использующих в архитектуре нейро-подобные связи с сохранёнными коэффициентами-весами).

2. Частный случай текстовых (т.е. у которых и вход и выход - это текст) нейросетей - это LLM (Large Language Model, болшие языковые модели).

3. Один из видов LLM - это трансформеры. Это тип архитектуры нейросетей, у которых есть понятия контекста, attention. Типичный перевод термина "attention" - "внимание", но этот термин может вводить в заблуждение. Attention - это про то, как разные токены (условно слова) связаны в текущем контексте. Архитектура трансформера была придумана в 2017 году в Google, и это был крупнейший прорыв.

4. GPT - это одновременно и название одного из вариантов/способов реализации трансформеров (придуманный в OpenAI), и название семейства ИИ-моделей от OpenAI. Первый GPT (GPT-1) был создан в 2018 году на основе научной статьи Google про трансформеры. Первый публично доступный чатбот с моделью на основе GPT (GPT-3) был представлен в 2020 году.

5. ChatGPT - это интерфейс взаимодействия с ИИ-моделями семейства GPT от OpenAI.

Ключевое научное изобретение в современном взрывном росте ИИ - это трансформеры. Но при этом практически все современные чатботы и агентные системы для работы с текстом используют подходы, схожие с GPT - но разработанные самостоятельно. Таким образом, правильнее называть их GPT-like.

И - важно - все крупные современные игроки (а это OpenAI/ChatGPT, Anthropic/Claude, xAI/Grok, Google/Gemini, Meta/Llama, Mistral, DeepSeek, Alibaba/Qwen и т.д. - про русских, правда, не знаю) разработали свои модели самостоятельно, но с учётом _идей_ от Google и OpenAI.

При это надо учитывать, что современные ИИ-системы (и чатботы, и тем более агентские) - это гораздо более сложные системы, чем просто "нейросетка". В частности, в них используются "цепочки рассуждений" (chain-of-thought, идеи появляются в 2021 году, в 2022 году - научная статья от Google, первая практическая реализация - OpenAI o1 в 2024 году), агентские возможности (составление плана задач, использование внешних инструментов, использование других моделей в качестве исполнителей задач), и т.д.

Тег #СоавторИИ

Людям не нравится наблюдаемая реальность, и они таким образом выражают своё отношение. Ожидаемо.

Именно "читать" - не торопясь, вдумчиво, с размышлениями, - уже почти никто не читает. Сейчас в основном глотают "жвачку для мозгов". (Каюсь, и сам грешен)

Да там все максимально просто, если не сказать примитивно. К тому же, удобнее использовать wysiwyg-редакторы, типа того же Obsidian

Возможно. Но понимают они его точно очень хорошо. Да и текст выдают абсолютно нормально читаемый. В стилистические нюансы я глубоко не вдавался, но, как минимум, в глаза ничего не бросалось

Все современные нейронки очень хорошо знают русский

Клод Опус очень дорогой, и часто неоправданно (он очень хорош для сложных операций над большими проектами, но если таких задач нет - то не нужен). Сонет подешевле, но тоже дороговат. В абсолютном большинстве случаев мне хватает Codex с gpt5.4, на нём я за лимиты почти ни разу не вылетал (на $20 тарифе). Про файлы - лучше всего все они работают с Markdown и в абсолютном большинстве случаев его хватает за глаза (плюс так экономнее с точки зрения токенов)

Я отказываюсь с вами дальше разговаривать, пока вы не почитаете хотя бы самый базис о том, что такое ИИ и нейросети, и не перестанете подменять тему. Вы сказали "у ИИ нет нейронных связей", я дал вам ссылку, что нейросети _построены_ на нейронных связях, - и вы тут же придумали что-то ещё.

Качество результата зависит не только от инструмента, но и от вложенных усилий. Понятно, что читать низкопробный нейрослоп невозможно. Но если подойти к AI-assisted написанию книг нормально, организовать нормальный процесс, учитывающий текущие ограничения нейроной (разбивать задачи на такие, которые им по плечу), с проверкой результатов на каждом шагу - то вполне можно получать нормальный результат. И, с учётом того, что эта область развивается очень быстро, и качество результатов растёт тоже очень быстро, - чем дальше, тем проще это будет делать.

Я сам книги не пишу, но работаю разработчиком на больших проектах с очень интенсивным использованием ИИ, и имею некоторый опыт и в плане генерации контента (в том числе организации нормального современного процесса для этого), и в плане вычитывания сгенерированного другими. И отлично понимаю, что сгенерить тонны низкокачественного нейрослопа - очень легко. Гораздо проще, чем сделать нормальный результат. Ну так проблема не в ИИ, а в людях, которые используют их для создания тонн нейрослопа. И надо ограничивать именно нейрослоп (мы с наших проектах полностью запрещаем публикацию нейрослопа без вычитки и в боьших объёмах), а не сами ИИ. Т.е. вопрос в контроле качества, а не в контроле инструмента.

Да пожалуйста, не хотите - вас же никто не заставляет. Вы спросили, как люди умудряются оплатить нормальные инструменты - вам ответили. Вы сказали, что "не можете даже войти в платный впн", зачем-то упомянули "сервис Сбера" (какой?). Вам ещё раз сказали, что способы есть, и ищутся очень легко. Вы сказали, что знаете, но пользоваться не хотите (при чём здесь вы? вроде изначально речь шла про других авторов?), и добили фразой "Да не нужен мне этот жпт", чем и вызвали ассоциацию с бабулей из мема. Мне кажется, или вы непоследовательны?

100% Передавай ей мой привет и восхищение)

"У ИИ нет нейронных связей"

PS. Блин, ну вы хоть первый абзац статьи в википедии прочитайте, что ли - https://ru.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть 

А почему в будущем времени?

Вообще, абсолютно, совершенно не так

Ваш подход полностю совпадает с этой бабулей из мема

Я пока замедления не вижу. Но да, есть голоса, утверждающие, что близок предел производительности на текущей технологической основе с текущим алгоритмическим подходом.

Очень советую использовать Obsidian (легко управляемый граф markdown-файлов) в качестве базы знаний в сочетании с нормальной агентской системой типа Claude Code/Cowork или Codex. Понятно, использовать самые актуальные модели, и для сложных задач, требующих учёта большого контекста - включать reasoning на максимум. Ну и очевидные вещи, типа всегда сначала строить план работ (plan mode), сложные задачи разбивать и т.д. Плюс держать короткий, но перечисляющий самые важные вещи, файл CLAUDE.md/AGENTS.md.

Стикеры шикарнейшие

Причём компиляция на очень глубоком уровне

Вы абсолютно не правы и в принципе не понимаете, как работают нейросети

Это не борьба, это попытки найти способы жить в новой реальности

"Он нам и на... не нужон интернет ваш!" Тоже подход, конечно.

1. Любым инструментом (а особенно сложным) надо учиться пользоваться. Магической книпки "сделай хорошо" не существует (как минимум пока что).

2. Очень много зависит от собственно инструмента. Сейчас на рынке присутствуют ИИ, отстоящие друг от друга на _поколения_ - и качество их результатов отличается соответствующим же образом. Сравнивать какую-нибудь Алису и Opus 4.7 под управлением Claude Cowork - это как сравнивать телегу и что-нибудь типа Toyota Prius.

3. "В прошлом году" - это _очень_ давно. ИИ сейчас развиваются безумно быстро. Я бы сказал, что сейчас в этой области в среднем примерно раз в полгода-год происходят _принципиальные_ смены подходов/парадигм, меняющие ландшафт всей области.

Вообще, это всё - гримасы переходного периода. В достаточно скором времени (на горизонте единиц лет) заявлять, что "я написал книгу полностью без ИИ" будет звучать примерно как "я написал книгу полностью от руки, без компьютера и без автопроверки орфографии". Ну т.е. ок, круто, а зачем? Нет, наверняка есть люди, которым нравится сам процесс - и ничего плохого в этом нет. И наверняка останутся люди, которые будут тащиться от чтения "полностью человеческого" текста. Как сейчас есть люди, которым нравится покупать вручную изготовленную керамику или вручную сделанные игрушки - пусть они и стоят в десятки, а то и в сотни раз дороже, чем сделанные на заводе (и часто лучшего качества). И точно так же, как сейчас с керамикой, будут люди, которые будут ценить вручную написанные тексты за их неидеальность, за шероховатости, огрехи и т.д. А абсолютное большинство будет читать более качественные, вылизанные ИИ-книги. И это абсолютно нормально.

Ну я тоже не мальчик) Иногда торопиться не надо, а иногда - очень даже полезно. Но это зависит от обстоятельств (в частности, jn сферы дейтельности). Для многих программистов, например, сейчас "бежать изо всех сил, чтобы оставаться на месте" - единственная возможная стратегия

Да, скорость изменений здесь сейчас очень большая

Алиса - это поза-позапрошлый век технологий. Картинки сейчас лучше всего генерируют Nano Banana 2 (от Google) и ChatGPT Images 2.0 (соответственно, от OpenAI). А текстовые нейронки сейчас лучшие - gpt-5.4 с использованием через Codex, и Opus 4.7 с использованием через Claude Code или через Claude Cowork (и везде надо ставить максимальный уровень reasonung-а, т.е. глубины размышлений).

Не "вплоть", а "начиная с" При правильно построенном процессе можно автоматизировать создание, соблюдение, и проверку авторского стиля, создание идеи книги, создание и проработку персонажей, построение скелета сюжета, наполнение скелета деталями, написание глав, проверку фактической корректности (чтобы персонажи не использовали три руки, не снимали несколько раз шляпу и т.д.) и т.д. Ты один раз вкладываешься в построение автоматического процесса, а потом он работает на тебя. Надо только понимать ограничения нейронок, и разбивать весь процесс на подъёмные для них задачи.

Разумеется не во всех. Я спрашивал с другой целью - просто многие особенности поведения нейронок, их текущие возможности и ограничения, можно понять, только используя нейронки в реальных, не высосанных из пальца, задачах.

Вычитывание тоже можно автоматизировать. Больше того, процесс написания/вычитывания/внесения правок можно автоматизировать целиком.

В целом, это совпадает с моими ожиданиям. Такой подробный промпт за один раз не делается, нужно несколько итераций для нормального результата. Ну и сутки на книгу (у специалиста, у которого это поставлено на поток) - да, примерно так я и ожидал

Мне больше нравится это (как минимум начало - дальше подзатянуто)

А клевета-то в чём? Вадим вроде даже ничего не утверждал, он просто написал проценты, которые выдаёт инструмент от Яндекс. Пусть уж тогда на Яндекс в суд подают.

До этого ещё несколько лет (чтобы шлак получался по запросу "сделай мне хорошо" и был внутренне непротиворечивым даже на масштабе цикла). Но да, это ближайшая перспектива