"Более ста лет назад Козьма Прутков высказал самую короткую в мире философскую мысль: -" Бди!". С той поры сколько бы писательская братия ни рассуждала о краткости и о таланте, никто не взял на себя смелость побить этот мировой рекорд. (C) Владимир Ерашов"
Мировая паутина - это кладезь идей и знаний, порождаемых человечеством и русскоязычный сегмент - только небольшая их часть. Чтобы не пропустить что-то интересное в необъятном потоке байтов на иностранных языках хорошо бы иметь помощника, который будет отслеживать персонально нам интересные темы, извлекал из них ключевые моменты и подавал нам в виде сводки, чтобы в случае действительно появления чего-то интересного, с этим можно было бы ознакомиться подробнее.
С появлением технологий создания языковых моделей и открытых наборов данных эта потребность становится вполне осуществимой даже любителями в домашних условиях. Так, к примеру, я вполне эту задачу могу поручить своему старому компьютеру на основе AMD 64 xII 245 2009 года выпуска, который 24/7 будет пасти Интернеты и выдавать мне на блюдечке с голубой каёмочкой нужные мне вкусняшки.
Результат зависит только от нашей фантазии и уровня технической изобретательности. Пока что мой уровень позволил реализовать лишь достаточно простой алгоритм на основе малой языковой модели собственной разработки (Requestor0), суть которого в следующем:
1. Разбить статью на абзацы.
2. Из каждого абзаца извлечь тему.
3. Найти информацию в Интернете по каждой теме.
4. Преобразовать каждый абзац статьи в вопрос.
5. Преобразовать всю статью в краткое изложение.
6. Дать ИИ краткое изложение и информацию из Интернет, с поручением написать краткую статью, которая будет отвечать на поставленные вопросы.
В итоге на выходе исходная англоязычная статья превращается в новую статью на русском языке, с более чётко выраженной структурой и меньшим объёмом, в котором остались (по крайней мере на то расчёт) главные детали исходника.
Практический пример.
Исходная статья: "AI generates playful, human-like games", берём её отсюда:
https://www.sciencedaily.com/releases/2025/02/250226142050.htm
Её объём 791 английское слово (4997 символов).
И передаём на обработку Толмачевой Клёпе с запросом сформировать темы:
Затем по каждой теме делаем поиск, выполнив запросы, например через API https://duckduckgo.com/
И формируем вопросы:
Теперь у нас есть всё, чтобы сгенерировать новую статью. Отправляем всё это модели Qwen05 со следующим промптом:
"Write short text based on following information, focusing on the main idea and discarding everything unnecessary:...(наши тексты)... The article should answer the following questions: (наши вопросы)".
Ответ модели переводим на русский язык. И получается краткая статья на русском языке, отражающая основные моменты исходной статьи. Её объём 302 русских слова (2336 символов).
С результатам этих преобразований предлагаю ознакомиться ниже.
Компьютерная модель для понимания и генерации человеческих целей
26 февраля 2025 года в Нью-Йоркском университете была разработана инновационная компьютерная модель, способная представлять и генерировать человеческие цели. Эта модель, созданная на основе изучения того, как люди создают игры, открывает новые горизонты в области искусственного интеллекта (ИИ).
Основная идея
Исследователи стремятся понять, как люди формируют и достигают своих целей, начиная с детских игр и продолжая во взрослой жизни. Несмотря на значительные достижения в области ИИ, существующие модели не могут полностью захватить богатство и творчество человеческих целей. Новая модель, разработанная в Нью-Йоркском университете, направлена на заполнение этого пробела.
Методология
Исследователи провели серию онлайн-экспериментов, в которых участники предлагали различные игровые цели в виртуальной комнате с несколькими предметами. Эти эксперименты показали, что человеческие цели, хотя и разнообразны, часто основываются на простых принципах и общем смысле. Например, участники предлагали игры, такие как бросок мяча, чтобы он коснулся стены, а затем был пойман.
Результаты
Модель ИИ, обученная на данных, собранных в ходе экспериментов, смогла генерировать игровые цели, которые были неотличимы от созданных человеком. Это свидетельствует о том, что модель успешно захватила способы разработки новых целей и может генерировать свои игровые цели, которые соответствуют человеческим.
Значение
Разработка этой модели имеет потенциал для создания ИИ-систем, которые лучше понимают намерения человека и могут более точно моделировать и соответствовать нашим целям. Это может привести к более интуитивным и полезным приложениям ИИ в различных областях, от образования до здравоохранения.
Авторы исследования
Среди авторов исследования — Грэм Тодд, докторский ученик Нью-Йоркского университета, Юлиан Тогелий, профессор Тандонской школы инженерии, Тодд М. Гуреккис, профессор Департамента психологии, и Бренден М. Озеро, соратник профессора в Центре наук данных и Департаменте психологии.
Заключение
Новая компьютерная модель, разработанная в Нью-Йоркском университете, представляет собой значительный шаг вперед в области ИИ. Она не только помогает лучше понять, как люди формируют свои цели, но и открывает новые возможности для создания более интуитивных и полезных ИИ-систем.