A jucat cineva acest nou server Ragnarok? Am auzit că este destul de aglomerat 🥺

Interpretare corectă. Da, sunt sceptic că LLM-urile vor crea matematică nouă, perspicace, pentru că asta necesită gândire OOD, la care sunt nasol. dar LLM-urile pot rezolva probleme matematice foarte dificile (asta este diferit), ceea ce este foarte tare - atâta timp cât nu necesită "definiții noi, perspicace Unele probleme matematice necesită "definiții noi, perspicace și sunt dificile tocmai din cauza asta. Nu este niciodată că sunt în mod inerent "grele" într-un sens computațional, ci că necesită "imaginație" și "creativitate" pentru a conceptualiza structuri minunate la care nimeni nu s-a uitat până acum. de exemplu, demonstrația ultimei teoreme a lui Fermat a necesitat dezvoltarea unor mașini matematice complet noi - curbe eliptice, forme modulare și conjectura Taniyama-Shimura - concepte care nu existau atunci când problema a fost pusă pentru prima dată. deci, dacă am avea LLM-uri în 1650, oricât de mult ar încerca să rezolve FLT - chiar dacă l-ai lăsa să calculeze secole - nu ar fi putut niciodată să facă acest lucru, pentru că ar gândi în cutia structurilor matematice care existau atunci și nu există literalmente nicio cale către o soluție. acum, în ziua în care LLM-urile încep să inventeze structuri matematice cu adevărat noi, atunci vor putea demonstra teoreme "dure". Acesta este singurul lucru care îi separă de a putea face asta. Acum, aceasta expune cea mai dificilă întrebare: Ce este chiar un "concept matematic nou, pătrunzător"? Multe lucruri contează ca un "concept nou". Pot scrie cu ușurință câteva cuvinte aleatorii în Lean și voi fi făcut un concept matematic complet nou pe care nimeni nu l-a făcut până acum. și LLM-urile pot face și asta. E destul de ușor. Partea "perspicace" este ceea ce contează aici Ce face ca ceva să fie "perspicace" sau "interesant"? De ce numerele complexe sunt mai interesante decât definițiile aleatorii? cum măsurăm obiectiv cât de perspicace este o definiție Lean?

Interpretare corectă. Da, sunt sceptic că LLM-urile vor crea matematică nouă, perspicace, pentru că asta necesită gândire OOD, la care sunt nasol. dar LLM-urile pot rezolva probleme matematice foarte dificile (asta este diferit), ceea ce este foarte tare - atâta timp cât nu necesită "definiții noi, perspicace Unele probleme matematice necesită "definiții noi, perspicace și sunt dificile tocmai din cauza asta. Nu este niciodată că sunt în mod inerent "grele" într-un sens computațional, ci că necesită "imaginație" și "creativitate" pentru a conceptualiza structuri minunate la care nimeni nu s-a uitat până acum. de exemplu, demonstrația ultimei teoreme a lui Fermat a necesitat dezvoltarea unor mașini matematice complet noi - curbe eliptice, forme modulare și conjectura Taniyama-Shimura - concepte care nu existau atunci când problema a fost pusă pentru prima dată. deci, dacă am avea LLM-uri în 1650, oricât de mult ar încerca să rezolve FLT - chiar dacă l-ai lăsa să calculeze secole - nu ar fi putut niciodată să facă acest lucru, pentru că ar gândi în cutia structurilor matematice care existau atunci și nu există literalmente nicio cale către o soluție. acum, în ziua în care LLM-urile încep să inventeze structuri matematice cu adevărat noi, atunci vor putea demonstra teoreme "dure". Acesta este singurul lucru care îi separă de a putea face asta. Acum, aceasta expune cea mai dificilă întrebare: Ce este chiar un "concept matematic nou, pătrunzător"? Cum poate fi definit acest lucru? Multe lucruri contează ca un "concept nou". Pot scrie cu ușurință câteva cuvinte aleatorii în Lean și voi fi făcut un concept matematic complet nou pe care nimeni nu l-a făcut până acum. și LLM-urile pot face și asta. E destul de ușor. Partea "perspicace" este ceea ce contează aici Ce face ca ceva să fie "perspicace" sau "interesant"? De ce numerele complexe sunt mai interesante decât definițiile aleatorii? cum măsurăm obiectiv cât de perspicace este o definiție Lean?

Interpretare corectă. Da, sunt sceptic că LLM-urile vor crea matematică nouă, perspicace, pentru că asta necesită gândire OOD, la care sunt nasol. dar LLM-urile pot rezolva probleme matematice foarte dificile (asta este diferit), ceea ce este foarte tare - atâta timp cât nu necesită "definiții noi, perspicace Unele probleme matematice necesită "definiții noi, perspicace și sunt dificile tocmai din cauza asta. Nu este niciodată că sunt în mod inerent "grele" într-un sens computațional, ci că necesită "imaginație" și "creativitate" pentru a conceptualiza structuri minunate la care nimeni nu s-a uitat până acum. de exemplu, demonstrația ultimei teoreme a lui Fermat a necesitat dezvoltarea unor mașini matematice complet noi - curbe eliptice, forme modulare și conjectura Taniyama-Shimura - concepte care nu existau atunci când problema a fost pusă pentru prima dată. deci, dacă am avea LLM-uri în 1650, oricât de mult ar încerca să rezolve FLT - chiar dacă l-ai lăsa să calculeze secole - nu ar fi putut niciodată să facă acest lucru, pentru că ar gândi în cutia structurilor matematice care existau atunci și nu există literalmente nicio cale către o soluție. acum, în ziua în care LLM-urile încep să inventeze structuri matematice cu adevărat noi, atunci vor putea demonstra teoreme "dure". Acesta este singurul lucru care îi separă, de a fi în mod inerent capabili să facă asta. Acum, aceasta expune cea mai dificilă întrebare: Ce este chiar un "concept matematic nou, pătrunzător"? Cum poate fi definit acest lucru? Multe lucruri contează ca un "concept nou". Pot scrie cu ușurință câteva cuvinte aleatorii în Lean și voi fi făcut un concept matematic complet nou pe care nimeni nu l-a făcut până acum. și LLM-urile pot face și asta. E destul de ușor. Partea "perspicace" este ceea ce contează aici Ce face ca ceva să fie "perspicace" sau "interesant"? De ce numerele complexe sunt mai interesante decât definițiile aleatorii? cum măsurăm obiectiv cât de perspicace este o definiție Lean?

Interpretare corectă. Da, sunt sceptic că LLM-urile vor crea matematică nouă, perspicace, pentru că asta necesită gândire OOD, la care sunt nasol, așa că acesta este un argument bun IMO. dar LLM-urile pot rezolva probleme matematice foarte dificile (asta este diferit), ceea ce este foarte tare - atâta timp cât nu necesită "matematică nouă, perspicace" Unele probleme matematice necesită noi definiții perspicace și sunt dificile tocmai din cauza asta. Nu este niciodată că sunt în mod inerent "grele" într-un sens computațional, ci că necesită "imaginație" și "creativitate" pentru a conceptualiza structuri minunate la care nimeni nu s-a uitat până acum. de exemplu, demonstrația ultimei teoreme a lui Fermat a necesitat dezvoltarea unor mașini matematice complet noi - curbe eliptice, forme modulare și conjectura Taniyama-Shimura - concepte care nu existau atunci când problema a fost pusă pentru prima dată. deci, dacă am avea LLM-uri în 1650, indiferent cât de mult ar încerca să rezolve FLT - chiar dacă l-ai lăsa să calculeze secole - nu ar fi putut face acest lucru niciodată, pentru că s-ar gândi în cutia structurilor matematice care existau atunci, și nu există literalmente nicio cale către o soluție. acum, în ziua în care LLM-urile vor începe să inventeze structuri matematice cu adevărat noi, atunci vor putea Acum, aici se află cea mai dificilă întrebare: Ce este chiar un "concept matematic nou, pătrunzător"? Cum poate fi definit acest lucru? Multe lucruri contează ca un "concept nou". Pot scrie cu ușurință câteva cuvinte aleatorii în Lean și voi fi făcut un concept matematic complet nou pe care nimeni nu l-a făcut până acum. și LLM-urile pot face și asta. E destul de ușor Partea "perspicace" este ceea ce contează aici Ce face ca ceva să fie "perspicace" sau "interesant"? De ce numerele complexe sunt mai interesante decât definițiile aleatorii? cum măsurăm obiectiv cât de perspicace este o definiție Lean?

TSPL ("Cea mai simplă bibliotecă de analizor") în C Un fișier mic C de 291 LOC care analizează termenii λ Când aveți nevoie de un analizor simplu pentru gramatica jucăriei, includeți-l în contextul AI și cereți-i să-i imite stilul, astfel încât să obțineți un parser frumos și drăguț, mai degrabă decât o bestie urâtă.

bucla evolutivă a NeoGen care produce programe/dovezi Bend2 din ce în ce mai capabile în clusterul nostru de 256 Mac Mini va începe în curând și nu aș putea fi mai încântat

> fi un mare laborator AI > identifica cei mai buni "influenceri" AI > preantrenați următorul model pe bazele lor de cod > ...? > marketing gratuit

BTW, practic am încetat să mai folosesc Opus în întregime și acum am mai multe file Codex cu GPT-5-high care lucrează la diferite sarcini în cele 3 baze de cod (HVM, Bend, Kolmo). Progresul nu a fost niciodată atât de intens. Treaba mea acum este practic să transmit sarcini bine specificate către Codex și să-i revizuiască rezultatele. OpenAI nu mă plătește și nu ar putea să-i pese mai puțin de mine. Acest model este foarte bun și faptul că oamenii nu-l pot vedea m-a făcut să realizez că majoritatea dintre voi probabil folosiți chatbot-uri ca prietene sau altceva decât să ajutați la sarcini complexe de codare

testat DeepSeek v3.1 și l-am găsit jalnic scuze ):