claude

Развивая данную тему поинтересовался, а может ли ИИ (#LLM) в том виде, котором мы их используем через чаты и API решать задачу поиска оптимального решения.

Были взяты самые популярные сервисы: #YandexGPT 5.1 (через #API с векторной базой #YDB и без), #DeepSeek 4 Flash (через API Yandex Cloud), #GigaChat 3.5 Ultra (чат), #ChatGPT-5.6 Luna, #Claude Sonnet 5.

Проверка результата через #RStudio.

Для примера была взята классическая задача (поиск весов ИИ), это поиск минимальных остатков. В математике, это метод наименьших квадратов (МНК).

Где применяется? Например, расчет премий по лестнице достижений (% продаж). Или решение задачи подбора параметров в матрицу через функцию минимизации затрат или максимизации выручки. В Excel для этого часто используют функции ВПР или ПОИСКПОЗ+ИНДЕКС.

Немного ранее писал, что решил свою давнюю задачу по запуску обучения разных видов (ИИ) моделей (DNN, LSTM и др) на исторических данных “с учителем”.

Первая

https://smart-lab.ru/blog/1350243.php

Новая модель нейросети Claude Fable 5.1 взломала шифр Cyphral Distich, который криптографы не могли разгадать 373 года, сообщила компания Vals AI, специализирующаяся на тестировании моделей искусственного интеллекта.

«Используя Fable 5.1, мы расшифровали шифр, который оставался неразгаданным в течение 373 лет. <...> Оглядываясь назад, можно сказать, что оно почти ошеломляюще простое», — говорится в публикации.

Cyphral Distich создан шотландским писателем Томасом Уркхартом в 1653 году и состоит из двух строк по 32 числа:

5.3.27.38.32.14.21.8.66.8.70.39.5.9.12.18.2.3.56.5.1.7.3.2.13.19.3.25.9.3.16.6. 25.15.13.6.11.20.5.1.2.12.1.20.20.49.20.20.35.33.4.6.8.35.5.33.5.5.18.10.3.11.32.42.

Шифр оставался неразгаданным на протяжении столетий. Как неразрешенную проблему его назвали в 1899 году в журнале Notes and Queries, он был снова упомянут в литературе по криптографии XX века, а позже был включен исследователем исторических шифров Клаусом Шме в список 50 самых неразгаданных зашифрованных сообщений.

По работе мне постоянно приходится быть в курсе разных нейросетей и простых решений на них,  чтобы подсмотреть часть идей для использования в компании. В феврале я наткнулся на исследование OpenAI под названием SWE-Lancer, в котором ИИ должен был заработать $1 млн .

Что такое SWE-Lancer? Если коротко, то

Опытные специалисты из OpenAI (разработчик ChatGPT) выгрузили с фриланс-биржи Upwork кучу задач. Далее отобрали только те, где в описании есть все данные для решения задачи. Осталось 1488 штуки. После этого начали тестировать как с ними справятся нейросети.

Сколько «заработали» нейросети (в теории)?

Самая лучшая на тот момент, Claude 3.5 Sonnet, успешно справилась с 26,2% задач кодирования  и 44,9% решений по управлению проектами (например: выбор подрядчиков, оценка рисков, распределение бюджета). 

Что меня особенно заинтересовало в этом исследовании: ИИ оказался сильнее в принятии решений, чем в написании кода, при том, что в СМИ рассуждают о программистах, копирайтерах и дизайнерах. У меня на работе больше менеджеров, чем программистов, но есть вероятность, что они не очень будут рады новым возможностям по использованию нейросетей.

Запустив в марте 2024 года новую версию ИИ-модели Claude — альтернативу чат-бота ChatGPT, компания Anthropic уверенно теснит лидера отрасли OpenAI в заголовках новостей. Пользователи сравнивают ChatGPT и Claude 3, и в профессиональной среде заговорили о «нокауте», который разработка Anthropic нанесла OpenAI. Внимания к битве конкурентов добавляет и pre-IPO, объявленное Anthropic, — инвесторы рассчитывают заработать сотни процентов после выхода компании на биржу.

Так что же, «король искусственного интеллекта умер — да здравствует король»? Лидерство OpenAI заканчивается, а Claude от Anthropic станет «убийцей» ChatGPT?

Лакомый кусок
Влияние генеративного искусственного интеллекта (Generative AI) на отрасли дало экспертам повод сравнить эту технологию с вкладом парового двигателя в промышленную революцию. Такие громкие заявления не лишены оснований. По разным оценкам, использование энергии пара повысило производительность труда на 22-41% в период 1850-1880 гг.

Всем привет! Записал экспромтом ролик. Тема очень интересная. В принципе реализовать при помощи нее наконец стало возможно любые ваши задумки, просто описав их человеческим русским языком. В описание должны быть прописанные любые мелочи, тогда реализация будет правильной.

Писать алгоритмы можно, как в GPT4, так и в Claude 3. Из России без всяких VPN можно получить доступ сразу ко всем нейросетям тут: https://www.yeschat.ai/. Правда в сутки есть ограничения на запросы, но их хватает. 

P.S. При заходе на сайт без VPN у меня почему то ругается антивирус, но его можно отключить на время или это чисто глюк у меня.

Ролик записал экспромтом, так что были косяки, которые сейчас поясню. 

*Для trading view все сгенерилось без проблем и сразу. Есть возможность запускать алгоритмы из TradingView прямо на ваш брокер, но тут надо колдовать с API. Если у кого, есть инфа как это проще всего реализовать, пишите в коментах.

* Для MT4 генерил в ролике в ChatGPT4 там в итоге были косяки, потом понял, что рабочий скрипт получалось до этого сгенерить в Claude 3 под конец ролика показал, рабочий вариант.