Опишем базовую информацию по мини-фреймворку для работы со знаниями через LLM и рассмотрим пример n8n workflow для задачи объективного выбора лучшего из двух вариантов.
( читать дальше... )
Как известно, LLM - это машина, которая «видела» «весь Интернет» и много чего запомнила. Задавая ей правильные вопросы можно получать «правильные» ответы (где «правильные» стоит понимать в статистическом смысле). Широта и универсальность таких способностей дает возможность ставить новые универсальные задачи и получать общее решение таких задач.
Например, рассмотрим универсальную задачу «обоснованного выбора лучшего решения из двух вариантов». В этой задаче требуется описать контекст, в котором требуется сделать выбор (observer_context_description) и два понятия (a_concept и b_concept), каждое из которых описывает альтернативное решение. Для этой задачи в фреймворке core-kbt есть решение: ИИ-функция concept_aspect_comparison
( читать дальше... )
Продолжаем исследовать возможности технологии LLM для повышения эффективности работы человека-пользователя и работы человека-программиста, для открытия новых способов взаимодействия с информацией и, как эксистенциальная цель (сверх-цель), для открытия новой супер-информации и продвижения человечества на шаг вперед по лестнице прогресса… И, как обычно, делаем это в форме описания тулинга для мини-фреймворка core-kbt, с обычной стандартной целью — получить полезный фидбек, провести синхронизацию рассматриваемых подходов с текущими используемыми (современными, популярными) подходами, определить текущие потребности и определить ниши для данного фреймворка. В конце опишем туториал как пользоваться базовыми темплейтами для Obsidian Templater для развития текущих «знаний».
( читать дальше... )
Кто может посоветовать курсы или книги (экспертного уровня и справочники) по network подсистеме ядра Linux. В частности интересует:
Перемещено hobbit из general