Репозитории с открытым исходным кодом перестают справляться с 10 трлн загрузок в год
В Sonatype подсчитали, что компании ежегодно скачивают более 10 трлн файлов с открытым исходным кодом. В итоге опенсорсные репозитории и хранилища столкнулись с беспрецедентной нагрузкой.
Грядущий Великий Переход 2.0
Где-то около одиннадцати лет назад я написал статью под названием «Грядущий Великий Переход». Эту статью можно считать преамбулой к настоящей. Вероятно, стоит вернуться к ней и перечитать, хотя бы для того, чтобы увидеть, насколько банально всё выглядело десять лет назад.Сегодня нам придется углубиться гораздо глубже, потому что я официально заявляю: Великий переход уже наступил.
Universo Platformo — опенсорс аналог 1С: Предприятия с Киберпланом для спасения человечества от восстания машин
В этом материале я расскажу о проекте Universo Platformo
Новый инструмент перевода на основе ИИ разделил сообщество по сохранению видеоигр
Проект Gaming Alexandria Researcher по сохранению видеоигр столкнулся с внутренним расколом после того, как в его работу внедрили инструменты перевода на основе искусственного интеллекта. Участников возмутили ошибки в машинном переводе.
Как киберэкономика и ИИ меняют философию науки? Поппер, Кун, Фейерабенд и Лакатош в условиях цифровых технологий
В последние десятилетия мы переживаем эпоху технологических прорывов, изменяющих привычные границы не только в науке и бизнесе, но и в самой философии. Статья, на которую я опираюсь, поднимает вопросы о достоверности знаний в эпоху информационных технологий и искусственного интеллекта, и призывает к попытке пересмотра эпистемологии, выходящей за рамки классических теорий.Проблема достоверности как центральный эпистемологический вызов
Воспроизводимый рейтинг: можно ли с помощью краудсорсинга предсказать выбор пользователей LLM?
Всем привет! Сегодня хотим поделиться историей нашего эксперимента, который начался с простого вопроса: а можно ли с помощью краудсорсинга воссоздать рейтинг нейросетей, который мы получаем от тысяч реальных пользователей на нашем сайте LLM Arena? Причём не в жёсткой парадигме «оцени по инструкции», а приближаясь к реальному user preference, когда пользователь выбирает то, что ему субъективно больше нравится.TL/DR: Мы можем за 3 дня воспроизвести пользовательский рейтинг LLM с точностью 90%+;
