AI Fine Tuning

  AI Fine Tuning Qwen2.5 'Mission Oflameron" Data В начале 20-х годов Jett-у поручили перед утилизацией оцифровывать тысячи старых бумажных историй болезней из Восточной Европы. Тренируя на этих данных лабораторную модель AI G-Mind 1500 Jett обратил внимание, что индекс креативности нейронной сети сильно возрос. Поиски причины такого эффекта привели к историям болезни пациентов психиатрических клиник. Врачи-психиатры своеобразно относятся к креативности и в своей области они профессионалы. Но их пациенты - оказались отличными генераторами (нет, не случайных чисел) необычных идей, которые требуют тщательной проверки и отсеивания. Именно тогда AI обнаружил и предложил для дальнейшего исследования способ обнаружения Точек Перехода в Виртуальную Сущность  (Виртуальную форму Сознания).  In the early 2020s, Jett was tasked with digitizing thousands of old paper medical records from Eastern Europe before disposal. While training the G-Mind 1500 AI lab model on this data, Jett no...

  AI Fine Tuning Qwen2.5 'Mission Oflameron' Synopsis. Dialogue between Jett and Steeve. (A multi-part episode. Part e5) Jett: 'Если эмулировать работу нейрона на метаповерхностях, то флуктуации могут быть естественной частью вычислительного процесса. Если мы переносим эмуляцию нейронов на оптические, акустические или электронные метаповерхности, естественные физические флуктуации перестают быть «браком» или «помехой». Они становятся фундаментальным вычислительным ресурсом. В классической цифровой архитектуре для создания случайного веса (например, в Байесовских сетях) нужно тратить огромные вычислительные ресурсы процессора на генерацию псевдослучайных чисел. На метаповерхности флуктуации геометрии наноэлементов (из-за погрешностей литографии) или динамические изменения среды (флуктуации показателя преломления) создают естественное вероятностное облако параметров. В ионосфере - тем более. Пропуская свет (или радиоволны) через такую метаповерхность, мы мгновенно получаем ма...