мужики закупились

#БМО

Кусаю шаурму.

Готовить сил нет. Каждый поход в забегаловку — признание поражения. Но надо быть сильным, потому что некому быть сильным за тебя. Конечно, всё копится, но как можно опереться на сильное плечо, если из него вываливается ворох проблем?

Вывалился кусок курицы.

Ты можешь в подробностях рассказать, что и почему для тебя важно. В красках описать свои переживания и поделиться сокровенным. Но ты никогда не сможешь действительно передать другому человеку, что ты чувствуешь по какому-то поводу. Славой Жижек утверждал, что человек одинок даже в сексе, и, как всегда, был многократно и беспощадно прав.

Пересолили.

Работаешь над собой, работаешь с другими, работаешь на себя, работаешь на других — и на всём пути спотыкаешься об безразличие людей. Равнодушие как к самим себе, так и к тому, что происходит вокруг.

Опять потекло в пакет. Я же просил положить поменьше соуса!

Каждый день стоишь перед выбором — продолжать жить в говне или встать и убраться, ведь никто этого за тебя не сделает. Нет клининга для бардака в жизни, нет уборщиц, сохраняющих гигиену личности. Внутреннего родителя винить уже сложновато — обычное уважение к себе.

Зажевал вместе с бумагой. Ничего, целлюлоза вошла — целлюлоза и выйдет.

На выход — взвешенные выводы, здравые взгляды, приемлемое поведение. На вход — всё. Энтропия замкнутой системы нарушена в корне, но и характер не по законам физики строился. Ведь ты всегда вывозил, вывезешь и сейчас. Осталось экстраполировать опыт и цепляться за что-то, что успел бросить в свою копилку ценностей.

Последняя четверть шаурмы всегда лезет тяжелее всего.

Как только остаёшься наедине, понимаешь — ты никогда по-настоящему не одинок. Где-то рядом всегда соблазнительная мысль бросить всё. Мысль настолько же яркая, насколько деструктивная. Но и с ней приходится бороться в одиночестве. Вот бы можно было заворачивать парадоксы в лаваш!

Вдруг захотелось со всего маху запустить остатки шаурмы в стену. Передумываешь — убирать придётся тоже самому.

промочил горлышко казахским спрайтом

Продолжая дискуссию по этому рисёчу. Напомню контекст: рисёч содержит огромные таблицы корреляций, которые человеку сложно охватить одним взглядом для комплексного анализа. Напрашивалась идея запихнуть все эти тысячи корреляций в ChatGPT4 и посмотреть что будет. Одна из таблиц корреляций на картинке.

ChatGPT4 справилась на "четыре с минусом": в контекстное окно влезла лишь небольшая часть связей, ничего особенного она не подметила и постить не стал. Много работал с промпт-инжинирингом, чтобы заставить модель выдать что-то наиболее познавательное, общее и интересное, а не пересказать наибольшие корреляции.

Сегодня в полуоткрытый доступ вышла уже упоминавшаяся в чате языковая модель с контекстным окном в 100k токенов (~60k слов) — Claude 2 и мне кажется стало получше.

Запрос выглядел примерно так:

Here are meta-analytic relations of traits and abilities. Conduct research. Focus ONLY on non-obvious and unexpected conclusions. Take into account ALL of pairs written below. Create your own terms that would generalize the relations below. Skip knowledge-bases abilities, let's focus on something more interesting. Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.

Memory vs Suspiciousness: -0.55
General verbal information vs Industriousness: 0.34
...
[и далее ещё 2000 пар в порядке убывания модуля корреляции, сформированные циклом по строкам и столбцам трёх таблиц корреляций]

Ответ от Claude 2:

Based on the list of trait-ability relations provided, here are a few key observations:

1. There are many negative correlations between abilities related to knowledge/intellect (e.g. comprehension knowledge, mathematics achievement) and traits related to negative affect (e.g. anxiety, depression, neuroticism). This suggests that those with higher intellectual abilities tend to experience less negative emotions.

2. Abilities related to processing speed and reaction time tend to correlate negatively with traits like orderliness, conscientiousness and persistence. This implies that those who are fast processors may be less organized, diligent and persistent.

3. Verbal abilities like reading comprehension and lexical knowledge correlate negatively with traits like suspiciousness, volatility and uneven temperament. Those strong in verbal skills may be more trusting, even-tempered and stable.

4. Quantitative reasoning correlates negatively with traits like anxiety, suspiciousness and withdrawal. Strong math/logic abilities are linked to lower anxiety, more trust and less social withdrawal.

5. Memory abilities correlate negatively with traits like depression, anxiety and neuroticism. Better memory is associated with more emotional stability and less negative affect.

6. Creative abilities correlate negatively with traits like uneven temperament, cautiousness and orderliness. More creative individuals tend to be more impulsive, comfortable with uncertainty and chaotic.

7. We also see connections between knowledge and agreeableness/warmth traits. This points to a link between intellect and social skills/adjustment.

8. Numerous cognitive tests correlate negatively with conscientiousness and orderliness. So there seems to be a contrast between cognitive talent and organizational traits.

9. We also see links between fluency/creativity tests and traits like anxiety, withdrawal, and volatility, suggesting cognitive flexibility connects to emotional stability.

Based on these patterns, we could propose some generalized relationships:

10. Intellectual abilities are inversely related to negative emotionality traits

11. Speed/reaction time abilities are inversely related to diligence/persistence traits

12. Verbal abilities are inversely related to volatility/suspiciousness traits

13. Math/logic abilities are inversely related to anxiety/withdrawal traits

14. Memory abilities are inversely related to neuroticism/negative affect traits

15. Creative abilities are inversely related to orderliness/cautiousness traits

Лично меня вполне впечатлило, нейросетке, имхо, в целом удалось обобщить — сделать синтез. Подчеркну, что нужен был именно синтез, потому что анализ (разбиение на частности) мог сделать и человек, обратив внимание лишь на отдельные наибольшие корреляции. А задумка была как раз наоборот — генерализовать эту кучу чисел в какие-то группы и общие выводы. Мне кажется подход, когда какие-то данные превращаются в текст и скармливаются языковой нейросетке, вполне перспективен.

@Olucik
Код остался не совсем рабочий, так как в итоге работал не с текстовыми таблицами, а определял значения корреляций по цвету ячеек. Но принцип такой — цикл по столбцам и строкам таблицы и всё.

Модель Claude 2 доступна в США и Великобритании и в отличие от ChatGPT доступ получается банальным VPN в этих регионах.