void setup() {
// initialize digital pin LED_BUILTIN as an output.
pinMode(LED_BUILTIN, OUTPUT);
}
// the loop function runs over and over again forever
void loop() {
digitalWrite(LED_BUILTIN, HIGH); // turn the LED on (HIGH is the voltage level)
delay(1000); // wait for a second
digitalWrite(LED_BUILTIN, LOW); // turn the LED off by making the voltage LOW
delay(1000); // wait for a second
}
Собственно, я замучился получать ложь от ChatGPT на вопросы про ESP32. Каково же было мое удивления, когда я нашел источник лживой информации. 1 (один) тред на esp32.com. И сразу родилась идея.
PS: а у вас как с размерами? выросла? не беспокоит?
Я не буду читать длинную лекцию по устройству ИНС и процессам обучения, просто скажу (сильно упрощённо), что если в обучающей выборке, в качестве ответа на некоторый вопрос, решение А встречается 999 раз, а решение Б – 1 раз, то ИНС может выдать и ответ А (с вероятностью 0,999), и ответ Б (с вероятностью 0,001).
Т.е. случайно возможен ответ Б, но если Вы хотите, чтобы он выдавался с какой-то значимой вероятностью, этот ответ должен присутствовать в обучающей выборке в значимых количествах (это то, о чём я писал).
Разумеется, здесь имеется в виду честное обучение. Варианты ручного мухляжа с коэффициентами или выборками не рассматриваются.
А пример с клеем ничего не доказывает. Это как если бы Вы сказали, что для того, чтобы тебя ограбили достаточно один раз пройти по Питеру на том основании, что Вас ограбили, когда Вы впервые туда приехали и вышли в город.
Возможно, никакой другой информации в обучающей выборке по Вашему вопросу просто не было. Т.е. неверный ответ встречался в “значимых объёмах”.
Нет. Потому я и не предлагаю что-то там размещать в “значимых количествах”.
В основном, наверно @WladDrakula , а так же всем, кто заинтересуется..
Подкинули мне пример очень интересного применения ИИ. Честно говоря, я поражен.
В чем суть? - имеется некая микросхема со сложным протоколом обмена с внешним миром. К ней есть даташит с более-менее подробным описанием на 32 страницы.
Так же есть проприетарный драйвер, естественно, с закрытым кодом.
Драйвер дизассемблируют и результат загружают в ЧатГПТ вместе с даташитом. Задание - найти в дизассемблированном коде характерные паттерны, соответствующие описанным в даташите структурам данных и протоколов обмена.
И оно справилось. Модель (ChatGPT 5.1) думала над задачкой почти 8 минут, но в итоге выдала подробное описание регистров конфигурации, их дефолтных значенией и протокола доступа к ним. Так же описала протокол обмена данными с чипом с подробным сравнением описания протокола в даташите и его реализации в драйвере.
Под конец - вообще вишенка на торте - ЧатГПТ предложил перевести обфускированный код в нормальный и в итоге выдал законченные процедуры для большинства частей драйвера в виде понятного С++ с разумными именами переменных и подробными комментариями.
Так что, еще 3-5 лет - и многие закрытые программные продукты можно будет запросто раскрутить обратно в пригодный для редактирования исходный код? Пасту, оказывается, можно запихнуть обратно в тюбик?
Там, скорее всего, специальной обфускации не было. Я имею в виду типичный выхлоп дизассемблирования, который выглядит очень далеко от кода, написанного живым программистом
Я думаю что в ближайшие пару лет мы должны ожидать просто взрыва опенсорсных проектов. Во-первых, ИИ ускоряет разработку в разы. А если еще появится возможность извлекать код и алгоритмы из коммерческого софта, то это будет просто бомба.
Ну ладно другие, но ЕП же имеет математические знания???
В “постквантовом” мире SHA256 становится просто SHA128 по сложности.
Это раз. И два то, что есть куча алгоритмов, не основанных на факторизации, эллипсах или дискретном логарифме, то есть те, которым “по хрену” создание квантовых процессоров.
Так что за свои биткоин кошельки можно быть полностью спокойными!
Пасту, оказывается, можно запихнуть обратно в тюбик?