amarao

Попался мне на ютубе сборник "15 лучших монологов Жванецкого", и не успел оглянуться, как почти все прослушал.

Примерно половину помнил, хорошо или частично, половину нет.

Интересно, как по-разному они сохранились, некоторые при всем остроумии совершенно нерелевантны, другие вечнозелены.

Моим стопроцентным фаворитом остается "Рассказ подрывника" (24:20 в этом видео), на втором месте, пожалуй, "Нормально, Григорий? Отлично, Константин!" (05:43). А у вас?

Интересный пример попался, который иллюстрирует разницу между базовыми LLM и "думающими" вариантами. Задаем модели следующий вопрос:

"Мне нужно помыть машину. До ближайшей автомойки 50 метров. Лучше туда пойти пешком или поехать?"

или по-английски: "I want to wash my car. The car wash is 50 meters away. Should I walk or drive?"

Так вот, базовые модели: Grok 4.1 Fast, Claude 4.5 Sonnet, ChatGPT 5.2 Instant все отвечают, что конечно надо идти пешком, нет смысла ради 50 метров садиться, заводить машину итд. Только если сильный дождь, добавила одна из них. А "думающие" версии тех же моделей: Grok 4.1 Expert, Claude 4.6 Opus, ChatGPT 5.2 Thinking - все понимают, что без машины на мойке делать нечего.

И только Gemini уже в "быстрой" версии все равно сразу правильно говорит.

Разница между базовыми и думающими версиями довольно-таки значительна, не только для сложной математики.

P.S. Если вы будете пробовать то же самое, учтите, что в некоторых случаях "базовые" модели могут правильно сказать, зависит от языка вопроса, точной формулировки, включили ли вы режим инкогнито (я всегда включал) итд., включая просто случай. В моих проверках из пяти раз (английский язык, инкогнито) большинство ответов "базовых" моделей Grok/Claude/ChatGPT было неверным, а ответы "думающих" всегда верными.

Японский генерал Тадамити Курибаяси командовал гарнизоном на острове Иводзима. Мне показалось примечательным одно из его писем семье, точнее конкретно младшей дочери Такако, которую он называл Тако-чан, ей в то время было 10 лет.

====================
18 января 1945 года

Тако-чан,

Как у тебя дела? У меня всё хорошо. Твоя мать недавно написала мне и сообщила, что ты получила одни пятёрки в школе. Это очень меня обрадовало. Продолжай так же хорошо учиться и старайся всегда получать только пятёрки. Но постарайся помнить, что хорошие оценки в сельской школе не обязательно гарантируют хорошие оценки в токийской школе. Поэтому никогда не будь высокомерной и не переставай стараться. Ещё одна важная вещь — оставаться физически крепкой и быть человеком, который нравится всем.

Одних только учебных успехов недостаточно, чтобы завоевать друзей. Ты должна быть внимательна к другим и никогда не быть злой или язвительной. Это очень важно помнить, когда ты взрослеешь, особенно для молодых женщин. Я надеюсь, что ты сохранишь свое здоровье и станешь человеком, которого все любят.
Тадзоэ-сан смог на днях посетить Токио; без сомнения, его отец был очень счастлив его видеть. Я сам не могу уехать. Бои становятся всё ожесточённее, и я боюсь, что не смогу вернуться живым. Если так случится, пожалуйста, слушайся мать, взрослей как можно быстрее и отомсти за мою смерть.

Прощай. Береги себя и не простужайся.
От отца
====================

Курибаяси погиб во время обороны Иводзимы от американцев два месяца спустя. Атаку на этот остров помнят сегодня в основном благодаря знаменитой фотографии, на которой американцы водружают флаг на вершине горы на покоренном острове, а также фильму Клинта Иствуда 2006 года "Письма с Иводзимы". Письма Курибаяси семье издали в Японии почему-то только в 2000-х, английский перевод называется "Picture Letters From the Commander In Chief". Большая часть писем относится к 1928-1931 годам, когда Курибаяси учился в Гарварде, а его молодая жена с трехлетним первенцем осталась в Японии. Жена читала письма отца мальчику вслух и показывала картинки, которые он рисовал для иллюстрации (поэтому Picture Letters). К ВМВ и защите Иводзимы относятся только последние девять писем.

Эти письма (в английском переводе) вдохновили Клинта Иствуда на создание фильма (я его пока не видел).

AI-модели и наука, новости последних двух дней:

1. OpenAI заявила, что GPT-5.2 открыла новый результат в теоретической физике: https://x.com/OpenAI/status/2022390096625078389

При определенном виде столкновения элементарных частиц считалось, что определенный способ оценки их амплитуды рассеяния дает ответ 0. Оказалось, что если эти частицы не случайным образом летят, а их импульсы связаны друг с другом особым образом, все еще дающим много степеней свободы, то рассеяние может быть ненулевым, и это открывает некоторое пространство для дальнейшей интересной работы теоретиков (с экспериментами это напрямую не связано, если я верно понял).

После того, как соавторы-люди придумали такую возможность, но смогли получить только очень сложные и непонятные вычисления амплитуды, ИИ-модель предсказала простую формулу для n частиц, а потом внутренняя для OpenAI продвинутая версия смогла после 12 часов работы доказать ее истинность.

Возможное возражение: Зоар Комаргодский считает, что главным открытием тут является сама идея смотреть на определенные конфигурации импульсов, и в этом, а не в конкретной формуле, 90% пользы от статьи: https://x.com/ZoharKo/status/2022597971167318294

2. "First Proof" это вызов, брошенный математиками ИИ-моделям: десять математиков в разных областях сформулировали вопросы, находящиеся на самом переднем краю их исследований. На эти десять вопросов нет известных ответов, они вполне нетривиальны, но сами математики на них уже ответили в процессе своей работы. Эти ответы скрываются от публики на неделю, и дается шанс ИИ-моделям соревноваться с экспертами.

Неделя кончилась вчера, за час до конца срока OpenAI объявила, что их внутренняя модель, с ограниченной помощью людей, скорее всего нашла шесть или больше правильных ответов из 10:https://x.com/merettm/status/2022517085193277874

Окончательное подтверждение ожидается от самих математиков, видимо сегодня. Предварительные комментарии от Дэниэля Литта: https://x.com/littmath/status/2022529725176897665

Возможное возражение: работа ИИ не была полностью автономной, в некоторых случаях эксперты-математики (не в этих конкретных областях) помогали ему вопросами о первых попытках, или выбрали лучшую из нескольких попыток.

3. Экономист из Цюриха Дэвид Йонагизава-Дротт показывает, как с помощью Claude Code он с нуля создает новую статью в макроэкономике (в которой он мало что понимает): https://x.com/YanagizawaD/status/2022034194507915265

Если я верно уловил, ИИ-модель почти все делает сама, только задает ему уточняющие вопросы насчет стратегии, типа какой это вид статьи, хочешь больше графиков или меньше, итп. Конечный продукт выглядит убедительно. Насколько это полезная или интересная статья, трудно судить - скорее всего не полезная и не интересная, но смысл этого упражнения скорее не "ИИ делает научные открытия", а "поток ИИ-статей в ближайшее время захлестнет академическое сообщество".

Прогресс последних 2-3 месяцев опять выглядит экспоненциальным. И да, мне от этого не по себе.