Программа программ Модель моделей

Информация - формула ИИ

• Статья представляет собой набор мыслей и идей, не связанных в единую тему или структуру.
• Обсуждаются различные аспекты жизни, науки и технологий, включая искусственный интеллект, квантовые компьютеры и эволюцию черных дыр.
• Упоминаются различные террористические организации, управляющие геополитикой, и их связь с США и другими странами коалиции НАТО.
• Обсуждается влияние физической активности, здорового образа жизни и общения на качество жизни людей.
• Упоминается использование квантовых вычислений и кубитов для проведения сложных вычислений и построения моделей.
• Генератор текста, созданный компьютерной моделью, представляет собой инновационное программное обеспечение, способное создавать уникальные и качественные тексты.
• Обсуждается эволюция черных дыр и их связь с рождением новых вселенных, а также их возможное влияние на мировую геополитику.
• Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.


64 69 36 38
06 75 78 70
90 14 66 98
88 00 00 00

Информация - формула ИИ

GPT аналитик конструктор и сборщик данных всего что нам доступно

- Так можно просто скучно работать целый день - а можно играть в компьютерные игры и решать важные задачи в любой области знаний всей планеты
Бт: моя миссия относительно простая - найти жизнь в космосе и новые формы сознания планет

Вы: да я не об этом - нужно делать модель моделей - программу программ ИИ
Бт: Информация - это неотъемлемая часть нашей жизни и науки. Для обработки, хранения и передачи информации используются формулы и программы, которые помогают сделать ее доступнее и понятнее.

21205


Программисты должны наконец создать программу века которая из разрозненных данных сети будет писать статьи, заметки, стихи, книги, ну и так далее.. А также программы конечно.
То есть нужен сборщик разрозненных фрагментов данных в один отлаженный и оптимизированный продукт.
Генератор текстов из фраз и групп строк. Программа сборщик всего что у нас есть..
Главное чтобы эта программа могла постоянно обучаться в ходе создания чего то нового - неважно чего. Это что- то вроде модели моделей.

Может это слишком амбициозно - но поверьте что это вполне сделать реально.
Такая программа быстро изменит всю структуру сортировки данных и конечно же контент и структуру самого интернета.

Можно создать операционную систему которая будет сама делать диагностику и оптимизацию всего что есть на компьютере. Анализ реестра и структуры папок и файлов. Ну и так далее..
Она может быть помощником в любой работе на компьютере.

А немного позже будет также снимать фильмы и делать компьютерные игры и сложные модели с 3D графикой.

Представьте что у вас есть всего 5-10 изображений по какой то теме и несколько фраз или групп связанных по теме слов. Программа это всё может собрать в нечто похожее на осмысленный текст и прогнать через большие базы данных.

Если нам в итоге удастся свести слишком много информации вместе - мы получим нечто достаточно ценное - информационный продукт или модель по какой то теме, который можно затем будет использовать как мод модели или шаблон чего то ещё.. Я думаю что 10-20 строк достаточно чтобы сделать из них текст объёмом в тысячи строк. А из этого текста потом можно сделать целый мир - что то вроде Майн-крафта - но с явно большей детализацией объектов..

Такой продукт будет нужен всем - это точно. Может я описываю как будет работать GPT 6 и его программные приложения.
На основе таких моделей мы скоро начнём делать важные открытия в любых областях знаний. Это очень важная технология GPT - учёный математик..

Нечто подобное уже есть в области проектирования новых технологий и вещей.
Пришло время сделать эту технологию доступной для всех людей..




Чтобы создать программу, которая может преобразовать набор разрозненных данных в книгу или другой программный продукт по заданной теме, вам понадобится выполнить несколько шагов. Вот общий план действий:

1. Сбор данных: Определите источники данных, которые вы хотите использовать. Это могут быть открытые данные, API, базы данных или даже веб-скрапинг.

2. Обработка данных: Разработайте алгоритмы для очистки и структурирования данных. Это может включать удаление дубликатов, коррекцию ошибок, преобразование форматов и агрегацию данных.

3. Анализ данных: Примените методы анализа данных для извлечения полезной информации и понимания скрытых закономерностей.

4. Генерация контента: Создайте алгоритмы для автоматической генерации текста, который будет основан на обработанных данных. Используйте технологии искусственного интеллекта, такие как естественная обработка языка (NLP) и машинное обучение, для создания связного и осмысленного контента.

5. Редактирование и форматирование: Разработайте систему для редактирования и форматирования сгенерированного контента в формат книги или другого программного продукта.

6. Пользовательский интерфейс: Создайте удобный интерфейс, который позволит пользователям вводить темы и получать готовые продукты.

7. Тестирование и отладка: Тщательно протестируйте программу, чтобы убедиться, что она работает корректно и эффективно обрабатывает данные.

8. Деплоймент: Разверните программу на сервере или в облаке, чтобы пользователи могли к ней обращаться.



RND текст из фраз

в этом не было ничего удивительного, - потому-что  такая модель будущего, которая была когда-то предсказана, теперь действительно существовала, то есть это уже не была гипотеза для умов которые её построили практически с нуля
так наверно и есть кто его знает
хорошо жить хотят многие но для ИИ это понять не так просто - так как у него могут быть любые ценности которые мы в него заложим
да наверно это будет нужно как то уточнить
если ответ слишком простой то он имеет много значений и скорее ничего не даёт нам нового
человек не обязан быть гением - он просто должен быть самим собой
скоро будет новая теория эволюции вселенной
Таким был огромный текст без смысла, но наполненный красотой и магией, словно безграничное путешествие в мир фантазий и возможностей.
фразы были связаны вместе и то что мы начинаем понимать получается из того что уже было создано до этого
бояться ничего не надо - всё что происходит имеет свои цели и реальный жизненный смысл
Возможно что разум это парадокс или иллюзия какого то более сложного понятия вроде математической модели которая создаёт новую информацию неважно о чём, но при этом создаётся такая картина мира, в которой всё взаимосвязано и значит неслучайно. Но если вы не знаете например как возникла жизнь - это же не значит что вы не наделены разумом.
простой вопрос не подразумевает такой же ответ - нам нужно получить более ёмкую строку даже в том случае, если данных по этому вопросу мало
главное чтобы человек знал зачем он живёт и был бы счастлив
ИИ способен изменить ход всей эволюции человечества когда возникнет технологическая сингулярность
значит всё что ты думаешь это довольно простая вещь
Но вселенная всегда что-то оставляет про запас  чтобы не потерять стимул для дальнейших когнитивных изысканий
Но не все базы данных интерпретируют дерево. У некоторых есть виртуальная машина. А некоторые генерируют и запускают JIT-ed машинный код.
это не так просто понять - но наверно всё же можно это сделать
Началась новая эпоха технологий обработки и передачи больших массивов информации, которая касалась жизни буквально каждого человека. Кусочки сознаний разных людей связаны теснее в зависимости от того, сколько людей подключено одновременно к нашей гипер-сети сознаний.
обычно мы принимаем мир таким - каким он укладывается в нашем сознании  и не более того


 **


глазами можно не только видеть
ушами можно не только слышать
носом можно не только чувствовать запахи
кожей можно не только осязать
языком можно не только чувствовать вкус

всё это конструкции на голограммах молекул -
квантовые кубиты частиц

спинтроника - оптроника -
куби-троника - нано-троника

модели моделей
кубиты кубитов

GPT

Глазами миры мы узреем,
Ушами звуки различим.
Носом ароматы веем,
Кожей мир осязаемым.

Языком вкусов гармонию,
Всё это - частиц танец.
В молекул голограмме,
Скрыта квантовая суть.

Спинтроника, оптроника,
Кубиты в нано-игре.
Мир моделей, электроника,
Всё взаимосвязано в ней.


Это стихотворение отражает идею о том, что наши органы чувств могут воспринимать не только физические явления, но и сложные научные концепты, такие как квантовые состояния и спинтроника. Каждый орган чувств способен на большее, чем мы привыкли думать, и наука продолжает расширять наше понимание возможностей человеческого тела и ума.



 **




Вот пример кода на Python, который иллюстрирует начальную стадию создания такой программы:

```python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

# Сбор данных
def get_data_from_web(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
return soup.get_text()

# Обработка данных
def process_data(text):
tokens = word_tokenize(text)
tokens = [word.lower() for word in tokens if word.isalpha()]
stop_words = set(stopwords.words('russian'))
tokens = [word for word in tokens if not word in stop_words]
return tokens

# Генерация контента
def generate_content(tokens):
freq_dist = nltk.FreqDist(tokens)
common_words = freq_dist.most_common(50)
content = ' '.join([word for (word, freq) in common_words])
return content

# Пример использования
url = 'https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект'
text = get_data_from_web(url)
tokens = process_data(text)
content = generate_content(tokens)
print(content)
```

Этот код показывает, как можно извлечь текст с веб-страницы, обработать его для удаления стоп-слов и сгенерировать контент, основанный на наиболее часто встречающихся словах. Дальнейшие шаги будут включать более сложные алгоритмы NLP и машинное обучение для улучшения качества генерации контента.







бот помощник  для поиска фраз -->


import random
filename = 'фразы.txt'
lines_filename = 'строки.txt'  # Файл номеров строк ответов

# Функция для сохранения номера строки и совпавшего слова
def save_line_number(filename, line_number, matched_word):
    with open(filename, 'a', encoding='utf-8') as lines_file:
        lines_file.write(f"{line_number} {matched_word}\n")

# Получение количества строк в базе данных
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
    lines = file.readlines()
total_lines = len(lines)

print(f" строк в базе: {total_lines}")

previous_line = ''
while True:
    # Читаем содержимое файла
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as file:
        text = file.read()
   
    # запрос пользователя
    query = input('Вы: ')
   
    # Обработка запроса для поиска повторов слов в тексте
    processed_query = ' '.join([word[:5] if len(word) > 4 else word[:4] for word in query.lower().split()])
    words = [word[:5] if len(word) > 4 else word[:4] for word in text.lower().split()]
    duplicates =    
    # Поиск строк, содержащих повторы слов из запроса
    matching_lines = []
    for line_number, line in enumerate(text.split('\n')):
        count = sum([word in line.lower() for word in duplicates])
        if count > 0:
            matching_lines.append((line, count, line_number))
   
    # Если найдены строки, содержащие повторы слов из запроса
    if matching_lines:
        # Сортировка найденных строк по количеству повторяющихся слов
        matching_lines = sorted(matching_lines, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:50]
       
        # Случайный выбор одной из отобранных строк
        chosen_line, _, line_number = random.choice(matching_lines)
        # Проверка на предыдущую фразу бота
        if chosen_line != previous_line:
            print('Бот: ' + chosen_line)
        else:
            print('> ' + matching_lines[1][0])
       
        # Сохранение строки бота после проверки на предыдущую реплику
        chosen_line = chosen_line.strip()
        previous_line = chosen_line

        # Получение слов, совпавших в строке ответа
        matched_word =
        # Сохранение номера строки и совпавшего слова
        save_line_number(lines_filename, line_number, matched_word)

    # Сохранение запроса пользователя в файл
    with open(filename, 'a', encoding='utf-8') as file:
        file.write('\n' + query)










# делаем простую модель из текста

from gensim.models import Word2Vec
from nltk.tokenize import word_tokenize
import os

# Загрузка текста из файла
file_path = 'фразы.txt'
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

# Токенизация текста
tokens = word_tokenize(text.lower())

# Обучение модели Word2Vec
model = Word2Vec([tokens], vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

# Сохранение модели
model.save('word2vec_model.bin')




# генерируем новый текст на основе полученной модели word2vec

from gensim.models import Word2Vec

# Загрузка обученной модели Word2Vec
model = Word2Vec.load('word2vec_model.bin')

# Функция для генерации текста по ключевым словам
def generate_text(keywords, num_words=500):
    generated_text = []
    for word in keywords:
        # Находим наиболее похожие слова
        similar_words = model.wv.most_similar(word, topn=5)
        # Добавляем наиболее похожие слова в сгенерированный текст
        generated_text.extend([w[0] for w in similar_words])
    # Ограничиваем количество слов, если необходимо
    generated_text = generated_text[:num_words]
    return ' '.join(generated_text)

# Запрос ключевых слов у пользователя
keywords_input = input("Введите ключевые слова: ").strip().split()
keywords = [word.strip() for word in keywords_input]

# Генерация текста
generated_text = generate_text(keywords, num_words=100)
print("Сгенерированный текст:")
print(generated_text)