Искусственный Интеллект

[Komissar]

продукт это произведение

[sibir2]

Вообще такое изобилие тупоумия что может диктатура ИИ и нужна...ничего другое похоже не помогает

[Komissar]

@OtherSide
вот точное задание:

[OtherSide]

@OtherSide
вот точное задание:

Дебилы задание придумали. Я бы тоже не нашёлся что ответить.

[Пупхен]

Так наверное ИИ его и придумал.

[Ion Tichy]

@OtherSide
вот точное задание:

Дебилы задание придумали. Я бы тоже не нашёлся что ответить.

Наличие единицы в кольце делает эту задачку смешной.

[Komissar]

@OtherSide
вот точное задание:

Дебилы задание придумали. Я бы тоже не нашёлся что ответить.

Наличие единицы в кольце делает эту задачку смешной.

Наш Тихий ого-го, не то что какой ИИ индусский

[Карасёв]

попробовал 3 разных ИИ заставить сгенерировать список из 10 слов
из 7+ букв
начинающихся и заканчивающихся на 2 одинаковые буквы в том же порядке
дал 2 примера
educated и alchemical
ни один не справился с 3х-4х попыток (потом я плюнул)

[OtherSide]

попробовал 3 разных ИИ заставить сгенерировать список из 10 слов
из 7+ букв
начинающихся и заканчивающихся на 2 одинаковые буквы в том же порядке
дал 2 примера
educated и alchemical
ни один не справился с 3х-4х попыток (потом я плюнул)

Кто то криворукий и не умеет писать запросы, но тупой не он, а ИИ

Конечно! Я помогу вам написать Python-программу, которая будет искать слова, соответствующие следующим критериям:

Длина слова: 7 или более букв.
Начало и конец: слово начинается и заканчивается на одни и те же две буквы в том же порядке.
Для этого нам потребуется список слов. Существует несколько способов получить такой список:

Использование файла со словами: например, файл words.txt, содержащий одно слово на строку.
Использование библиотеки nltk: библиотека для обработки естественного языка, которая содержит встроенный список слов.
Ниже я приведу пример программы для обоих подходов.

Подход 1: Использование локального файла со словами
Шаг 1: Подготовьте файл со словами
Сначала вам нужно иметь текстовый файл (words.txt), в котором каждое слово находится на отдельной строке. Вы можете скачать такой файл из различных источников, например:

Список слов из Unix (файл words_alpha.txt содержит список английских слов).
Скачайте и сохраните этот файл в той же директории, где будет находиться ваш скрипт Python, или укажите полный путь к файлу в коде.

Шаг 2: Напишите Python-скрипт
python
Копировать
def find_matching_words(file_path, min_length=7, required_count=10):
matching_words = []

try:
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
for line in file:
word = line.strip().lower() # Приводим к нижнему регистру для сравнения
if len(word) >= min_length:
if len(word) >= 4: # Чтобы избежать ошибок при проверке последних двух букв
start = word[:2]
end = word[-2:]
if start == end:
matching_words.append(word)
if len(matching_words) == required_count:
break
return matching_words
except FileNotFoundError:
print(f"Файл {file_path} не найден.")
return []

if __name__ == "__main__":
# Укажите путь к вашему файлу со словами
word_file = "words.txt"

# Поиск слов
results = find_matching_words(word_file)

# Вывод результатов
if results:
print("Найденные слова:")
for idx, word in enumerate(results, 1):
print(f"{idx}. {word}")
else:
print("Не найдено слов, соответствующих критериям.")
Шаг 3: Запустите скрипт
Убедитесь, что файл words.txt находится в той же директории, что и скрипт, или укажите полный путь к файлу. Запустите скрипт командой:

bash
Копировать
python ваш_скрипт.py
Пример вывода:

markdown
Копировать
Найденные слова:
1. educated
2. alchemical
3. referenced
4. refereed
5. registered
...
Примечание: Если в вашем файле недостаточно слов, соответствующих критериям, список может быть меньше 10 слов.

Подход 2: Использование библиотеки NLTK
nltk — это мощная библиотека для обработки естественного языка в Python, которая содержит множество текстовых корпусов, включая список слов.

Шаг 1: Установите библиотеку NLTK
Если у вас еще не установлена библиотека nltk, установите её с помощью pip:

bash
Копировать
pip install nltk
Шаг 2: Загрузите список слов из NLTK
Некоторые корпуса в nltk требуют дополнительной загрузки. В нашем случае мы будем использовать words из nltk.corpus.

Шаг 3: Напишите Python-скрипт
python
Копировать
import nltk
from nltk.corpus import words
import sys

def download_nltk_data():
try:
nltk.data.find('corpora/words')
except LookupError:
print("Загрузка корпуса 'words' из NLTK...")
nltk.download('words')

def find_matching_words(min_length=7, required_count=10):
matching_words = []
word_list = words.words()

for word in word_list:
word_lower = word.lower()
if len(word_lower) >= min_length:
if len(word_lower) >= 4:
start = word_lower[:2]
end = word_lower[-2:]
if start == end:
matching_words.append(word)
if len(matching_words) == required_count:
break
return matching_words

if __name__ == "__main__":
download_nltk_data()
results = find_matching_words()

if results:
print("Найденные слова:")
for idx, word in enumerate(results, 1):
print(f"{idx}. {word}")
else:
print("Не найдено слов, соответствующих критериям.")
Шаг 4: Запустите скрипт
Сохраните скрипт, например, как find_words_nltk.py, и запустите его:

bash
Копировать
python find_words_nltk.py
Пример вывода:

markdown
Копировать
Загрузка корпуса 'words' из NLTK...
[nltk_data] Downloading package words to /home/user/nltk_data...
...
Найденные слова:
1. Educated
2. Alchemical

...
Примечание: Количество найденных слов зависит от корпуса слов в NLTK. Если потребуется больше слов, вы можете увеличить параметр required_count в функции find_matching_words.

Дополнительные улучшения
Обработка регистра: В примерах выше слова приводятся к нижнему регистру для корректного сравнения начальных и конечных букв, но выводятся в оригинальном виде.

Расширение критериев: Если вы хотите изменить количество букв для сравнения (например, три буквы вместо двух), вы можете изменить срезы word[:2] и word[-2:] на нужное количество символов.

Оптимизация поиска: Если вы работаете с очень большим списком слов и хотите найти все подходящие слова, а не ограничиваться первыми 10, уберите условие прерывания if len(matching_words) == required_count: break.

Поддержка других языков: Если вы работаете с русскими словами, убедитесь, что ваш список слов содержит русские слова и корректно обрабатывает кириллицу (используйте правильную кодировку, например, UTF-8).

Надеюсь, это поможет вам решить вашу задачу! Если у вас возникнут дополнительные вопросы или потребуется помощь с модификацией скрипта, не стесняйтесь обращаться.

[Komissar]

3. referenced
4. refereed
5. registered
...

это ваш ИИ мимо бьет, перечитайте условие задачи

[OtherSide]

это ваш ИИ мимо бьет, перечитайте условие задачи

Если условие задачи доказать что Карасев профнепригоден как айтишник, он с ней справился на ура

[Komissar]

это ваш ИИ мимо бьет, перечитайте условие задачи

Если условие задачи доказать что Карасев профнепригоден как айтишник, он с ней справился на ура

злой ты, неудовлетворенный жизнью

[Robin Bobin]

"Многое в этой истории не сходится". Мать Сучира Баладжи в интервью Такеру Карлсону опровергает версию о самоубийстве сына
Мать создателя ChatGPT Сучира Баладжи: его смерть — убийство, а не суицид

Здесь не обошлось без зловещего сговора, заявляет мать создателя ChatGPT в интервью Такеру Карлсону. Сучир Баладжи выступил свидетелем по иску против OpenAI о нарушении авторских прав, после чего его нашли мертвым. Официальная причина смерти — суицид, но мать уверена: это убийство.

https://inosmi.ru/20250118/baladzhi-271530386.html

В общем, продолжайте пользоваться ChatGPT, но, судя по всему, что-то с ним не так.

[OtherSide]

Если честно на автосркое право последнее что меня интересует

[Robin Bobin]

Если честно на автосркое право последнее что меня интересует

Вы не поняли, там дело не только в авторском праве. Там дана личностная характеристика руководителя проекта. А это может многое сказать о самом проекте.

[OtherSide]

Если честно на автосркое право последнее что меня интересует

Вы не поняли, там дело не только в авторском праве. Там дана личностная характеристика руководителя проекта. А это может многое сказать о самом проекте.

Я не думаю что Сэм Альтамн "дал приказ на убийство" сотрудника потому что он критиковал компанию. Выглядит как чушь собачья, там больше половины бывших партнеров и сотрудников его критикую.
То что ИИ не принесет счастья большинству человекчества и грядут социальные потрясения это и так понятно. Именно поэтому я перешел на сторону зла - пусть зарабатывают хорошие люди как я, а не плохие

[Robin Bobin]

Именно поэтому я перешел на сторону зла - пусть зарабатывают хорошие люди как я, а не плохие

Он упомянул о личный чертах руководителя, как исключительно лживого человека. Вряд ли, человек с такими характеристиками личности может стоять во главе чего-то светлого и доброго. Просто так не бывает. Человек может воспроизвести только самого себя. чтобы создать что-то лучше, чем он сам, человек сначала сам должен стать лучше, чем он есть.

Почему вы решили, что вы хороший? :) Почему вы решили, что то, что вы делаете является добром? Я бы не был так категоричен :)

[OtherSide]

Я то себя знаю почти всю жизнь и поэтому уверен.
А если вы сомневаетесь значит у вас есть причины;)

[city_girl]

А мне вот интересно. Есть сам по себе гопота, а есть отдельно AI, где тот же гопота. В чем между ними разница?

Я почитала биографию Альтмана и не увидела нигде его некого «определяющего» вклада именно в развитие AI. Поднял денег на стартапе, который благополучно помер, вовремя присоединился к Комбинатору, через который шел поток новых идей и куда стекался интерес инвесторов, потом стал СЕО Open AI.

Мне больше похоже на ловкого мальчугана, который отлично держит нос по ветру куда присоседиться и где сесть у крана потока денег. Уж извините за цинизм. К самому ИИ это не имеет никакого отношения. Это скорее о контроле источника и потока денег.

[OtherSide]

Вы описали талантливого предпринемателя