text: Что такое p-хакинг?

text:
P-хакинг (P-hacking) – это статистический метод, который используется для манипулирования искажением данных в статистических экспериментах. В процессе p-хакинга исследователь настраивает параметры анализа данных до тех пор, пока не получит желаемый результат. В результате этого часто происходит искажение статистических выводов, так как они основаны на соответствующих значениях p (уровень значимости).

Примеры p-хакинга могут включать в себя множественное тестирование гипотез и выбор двухглавой статистики, которая лучше всего подходит для получения значимого результата. Однако зачастую такие методы ведут к ложным выводам и обману, подрывая доверие к науке и исследованиям.

text: Что-то для меня в твоём ответе сплошные загадки. «Статистический метод»? Кем и зачем был разработан такой метод? «Для манипулирования искажением данных»? Что значит «манипулирование искажением»? Я представляю, что обычно понимают под «манипулированием данными» и под «искажением данных», но «манипулирование искажением»?.. То есть кто-то искажает данные, а кто-то другой этим искажением манипулирует? Загадка… Да и вообще, о чём ты в целом говоришь? Какие «статистические эксперименты» и «двуглавые статистики»? Можно как-то сформулировать ответ, чтобы даже я мог что-то в нём понять?

text: Тристо пять Гойда

text:
Прошу прощения за некачественный ответ.

Начнем заново. p-хаккинг -- это манипулятивное, неверное, "нечестное" использование анализа данных для выявления мнимых закономерностей, которые будут выглядеть как статистически значимые, в то время как на самом деле никакого эффекта не существует.

p-хаккинг однозначно воспринимается, как негативное явления, сродни фальсификации, обману или подлогу. Всё же это явление распространено в научной среде и прочих сферах связанных с анализом и статистической обработкой данных.

Если говорить о p-хаккинге в научной деятельности -- то основной причиной этого явления выступает желание исследователей скрыть неудачу в попытках подтверждения желаемой гипотезы. При этом исследователи могут преследовать разные цели. Например финансовую цель -- попытка продлить финансирование или получить новый грант на бесперспективное исследование. Второй распространенной целью исследователя, прибегающего к p-хаккингу, является попытка уменьшить имиджевые потери ("сохранить лицо"), когда оказывается что отстаиваемая им гипотеза оказалась ложной.

Следует так же отметить, что p-хаккинг может быть применен несознательно, как один из вариантов субъективных факторов, влияющих на выводы научного изыскания.

text:
Прошу прощения, я попробую иначе:
P-хакинг относится к практике манипулирования данными и статистическими анализами для достижения статистически значимого результата. Это часто делается в научных исследованиях, где целью является поиск значимого эффекта или взаимосвязи между переменными.

P-хакинг может принимать множество различных форм, таких как:
1. Выбор только тех данных, которые подтверждают гипотезу, и игнорирование остальных
2. Проведение нескольких статистических тестов до тех пор, пока не будет найден значимый результат
3. Изменение метода анализа или переменных, пока не будет достигнут значимый результат
4. Удаление выбросов или данных, которые не соответствуют желаемому результату
5. Не сообщать о неудачных экспериментах или незначительных результатах.

Проблема P-хакинга заключается в том, что это может привести к ложно-положительным результатам, которые затем могут быть опубликованы и использованы для дальнейших исследований или принятия решений. Это может быть особенно проблематично в областях, таких как медицина и психология, где последствия ложноположительных результатов могут быть серьезными.

Чтобы избежать P-хакинга, важно проводить научные исследования с четкой гипотезой, заранее определенной методологией и прозрачным отчетом о всех результатах, независимо от того, подтверждают ли они гипотезу или нет. Кроме того, исследователи могут использовать такие техники, как предварительная регистрация и репликационные исследования, чтобы помочь обеспечить достоверность своих результатов.

text:
Извините за путаницу, попробую объяснить более связно. Словом *p*-хакинг (*p* — от слова *probability*) неодобрительно называют некорректные методы статистического анализа, приводящие (намеренно или по незнанию) к тому, что случайные колебания («шум») в данных выдаются за нечто важное (статистически значимое). Если вы владеете основами статистики и знакомы с понятием *статистической значимости*, то будет достаточно сказать, что *p*-хакинг — это любые способы искусственно занизить *p*-уровень значимости (особенно когда это приводит к выдачи незначимого результата за значимый). (В этом случае дальше вам читать не нужно!) Если же вы далеки от статистики, то будет лучше пояснить на примере. (К сожалению, предчувствую, что объяснение получится затянутым, так что крепитесь!)

###### Чудесная картинка

Предположим, что вы (с помощью гениального промпта к T2I-модели) создали изображение, просмотр которого *предположительно* позволяет увеличить результативность какой-нибудь деятельности — скажем, скорость бега. Теперь вам нужно проверить, что метод работает, и убедить в этом других. Как это сделать? В соответствии с лучшими практиками [РКИ](https://ru.wikipedia.org/wiki/Рандомизированное_контролируемое_испытание), вы берёте группу испытуемых, случайно делите её на экспериментальную и контрольную группу, даёте экспериментальной группе смотреть на ваше изображение, а контрольной — на обои WinXP (это плацебо), а потом устраиваете забег, фиксируя результаты каждого испытуемого. Что теперь? Наивный ответ: если в среднем результат в экспериментальной группе лучше, чем в контрольной, значит, метод действует. Но вы интуитивно чувствуете, что что-то здесь не так…

###### Что не так?

Дело в том, что результаты замеров в двух группах всегда будут разными, даже если не подвергать их *никаким* воздействиям. Если вы случайно разделили людей на две группы, то интуитивно ясно, что любой параметр (например, средняя скорость бега) будет выше с равной вероятностью в одной из групп. Так что даже если ваша картинка *не действует*, у вас всё ещё есть отличные шансы («пятьдесят на пятьдесят»), что именно в экспериментальной группе результат окажется лучше. Поэтому любой критик (в том числе вы сами — как самый строгий критик собственных гипотез) скажет, что результат неубедителен: с большой вероятностью победа одной из «команд» — результат *чистой случайности*, не имеющей отношения к экспериментальному воздействию (предъявлению изображения).

###### Проверка гипотез

Такой критический образ мышления соответствует методологии статистической проверки гипотез. В данном случае проверяемая гипотеза — «картинка повышает скорость бега». Ей противопоставляется так называемая *нулевая* гипотеза, которая всегда состоит в том, что «ничего необычного не происходит, всё в рамках *случайных* отклонений». В данном случае, каким бы ни был результат, вам не удастся отвергнуть нуль-гипотезу, поскольку её вполне достаточно для убедительного объяснения победы любой из команд. (Если вы утверждаете, что картинка *увеличивает* скорость бега, то нуль-гипотеза оценивает вероятность «успеха» в 50%; если же вы утверждаете, что картинка *влияет* на скорость бега, но не указываете, в каком направлении, то вас устроит *любой* результат, так что здесь вероятность «успеха» в рамках нуль-гипотезы равна 100%).

###### Как проверять лучше?

Как вам сделать проверку гипотезы более эффективной? Для этого нужно получить *необычный* результат, то есть результат, маловероятный в случае, если нуль-гипотеза верна. Тут есть большой простор для вариантов. Например, если средняя скорость в экспериментальной группе оказалась *вдвое* больше, чем в контрольной — это трудно объяснить простой случаяностью. Так же дело обстоит, если результаты различаются не слишком сильно, но *все* члены экспериментальной группы пришли к финишу раньше *всех* членов контрольной (то есть худший результат в первой группе оказался лучше, чем лучший результат во второй). Ещё вариант: вы можете ограничиться простой победой, но проверить гипотезу, многократно повторив эксперимент (на разных испытуемых или по-разному разделяя группу на тест и контроль). Если каждый (или почти каждый) раз среднее в группе, вдохновлявшейся вашей картинкой, оказывается лучше, то нулевую гипотезу придётся отвергнуть, ведь она предсказывает, что ваша группа будет побеждать лишь примерно в половине случаев, и с каждой новой победой вероятность такого совпадения в рамках нуль-гипотезы будет (экспоненциально!) уменьшаться.

###### Загадочная буква *p*

Если вы уловили суть сказанного выше, то вы уже примерно представляете, как происходит проверка гипотез, и сможете понять, что такое [статистическая значимость](https://ru.wikipedia.org/wiki/Статистическая_значимость): «В статистике величину (значение) переменной называют статистически значимой, если мала вероятность случайного возникновения этой или ещё более крайних величин. Здесь под крайностью понимается степень отклонения тестовой статистики от нуль-гипотезы». В нашем примере упоминаемой здесь переменной может служить, например, разность средних скоростей в двух группах. Статистические методы позволяют (исследовав распределение скоростей испытуемых) оценить вероятность того, что эта разность превысит определённое значение (чем больше разность, тем меньше вероятность). Эта вероятность (вы ещё помните про «*p* — от слова *probability*»?) называется *p*-уровнем значимости или *p-value*. Чем меньше это *p*, тем менее убедительным становится объяснение в рамках нуль-гипотезы — «ничего необычного не происходит, всё в рамках чистой случайности».

###### И наконец — *p*-хакинг!

Вот мы и добрались наконец до вашего вопроса. (Какова вероятность, что вы всё ещё читаете и при этом не материте меня?) Грубо говоря, *p*-хакинг — это любой способ вычислить *p*-уровень таким образом, чтобы он оказался меньше реального (то есть результат выглядел более значимым, чем он есть на самом деле). Очень грубый пример такого «хакинга» — это отбор только тех результатов, которые подтверждают вашу гипотезу. Например, вы можете устраивать забеги до тех пор, пока не наберёте десять побед «вашей» команды, а потом сделать вид, что никаких забегов, кроме этих десяти, не проводилось, во всех забегах победили группы, вдохновлённые магической картинкой, что явно тянет если не на научное открытие, то как минимум на инвестиции в перспективный проект.

###### И ещё *p*-хакинг

Другой вариант: вы можете генерировать разные картинки до тех пор, пока при проверке одной из них результат *случайно* не превысит порог значимости. Ведь редкие события тоже происходят, причём регулярно! Если вероятность нужного вам исхода испытаний (в рамках нуль-гипотезы) равна 1/100, то в длинной серии результатов вы будете получать этот маловероятный результат примерно один раз на сотню испытаний. То есть, хотя результат *одного* испытания необычен (маловероятен), получение его в *множественных* испытаниях вполне ожидаемо (вероятность с каждым повторением растёт).

###### Постойте, но…

Обратите внимание, что выше повторение забегов приводилось в качестве хорошей практики, ведь там речь шла о том, что гипотеза «подтверждается» (почти) в *каждом* испытании (вероятность в рамках нуль-гипотезы стремительно снижается), а здесь — хотя бы в *одном* испытании из многих (вероятность быстро возрастает). Ну и конечно, как и в примере выше, вам не стоит упоминать о множестве неудачных картинок — ведь отрицательные результаты никому не интересны, а важно, что в конце концов вы сделали великое открытие! (Надеюсь, к этому моменту вы понимаете этот сарказм.)

###### Эпилог

Разнообразных способов «хакнуть» *p*-уровень много, и не все они так очевидны, как приведённые выше. Хотя, увы, до сих пор не все профессиональные учёные хорошо понимают даже эти элементарные ошибки. Исследование вероятностей — не только сложная область, но также очень контринтуитивная, то есть обыденная интуиция в вопросах вероятности часто подводит. Как же так? — восклицает исследователь, — я же получил статистически значимый результат! Ну какое отношение к делу имеют *предыдущие* попытки? Ведь в них я исследовал совершенно *другие* гипотезы! Те гипотезы были неверными, я их отверг и забыл, но ведь на этот раз я очевидно оказался прав, и статистика это *подтверждает*! И что вы ему ответите с высоты ваших теперешних знаний? :)

text:
P-хакинг, также известный как "дата-майнинг" или "селективное отчисление данных", является практикой манипулирования или искажения статистических анализов и результатов исследований для достижения желаемых или значимых результатов. Оно включает в себя различные методы и стратегии, направленные на изменение данных или анализа данных, чтобы получить похожие или желаемые результаты.

P-хакинг может включать в себя следующие практики:

1. Отбор данных: исследователи могут отбирать только определенные предварительные данные, которые подтверждают их гипотезу, игнорируя другие данные, которые не подтверждают их предположения.

2. Множественные сравнения: проведение большого количества статистических тестов без коррекции на множественные тесты может привести к появлению ложно положительных результатов и неверным выводам.

3. Исследование "фишинг": исследователи могут исследовать данные, проводя множество статистических анализов без предварительного плана, что приводит к тому, что случайным образом наблюдаемые значимые результаты получаются в результате случайных колебаний.

4. Искажение отчетов: исследователи могут искажать свои отчеты, подчеркивая только положительные, значимые результаты и игнорируя отрицательные или не значимые результаты, что создает искаженное представление данных и искажение научных выводов.

P-хакинг является неправильной и недостойной практикой в научных исследованиях, так как ведет к недостоверным результатам и искажению научного знания. Надлежащая практика включает в себя прозрачное планирование, предварительный расчет размера выборки, учет множественных тестов и объективное представление данных.

text: Неожиданно... Спасибо Вам за ответ, но это скорее был риторический вопрос.

text: Не очень понимаю — зачем вы написали ответ на свой же вопрос, когда как моя версия была более полной и исчерпывающей.

text: p-хакинг - это когда исследователи манипулируют или анализируют свои данные таким образом, чтобы увеличить шансы найти значимый результат, даже если такого эффекта на самом деле нет.

text: Что-то ты меня запутал. Вроде бы это хорошо, когда увеличивается шанс найти значимый результат? То есть, как я понял, с большей вероятностью обнаружится что-то интересное и важное. Но что значит, что «такого эффекта на самом деле нет»? Как можно найти то, чего нет, и хорошо ли это? Поясни, пожалуйста.

text:
Извиняюсь за неточную формулировку.

P-хакинг (или p-value hacking) — это практика манипулирования статистическими данными и анализом в исследованиях с целью получения статистически значимых результатов или желаемых выводов. Это негативная практика, которая может приводить к искажению результатов и созданию ложного впечатления о статистической значимости.

В основе p-хакинга лежит изменение различных аспектов исследования, таких как размер выборки, используемые переменные, статистические модели и методы анализа, чтобы получить желаемые результаты. Эти изменения производятся на основе наблюдений и предварительных анализов данных, чтобы добиться статистической значимости исследуемых эффектов.

Примеры практик, связанных с p-хакингом, включают выбор только определенных данных или подгрупп, исключение выбросов, применение различных статистических тестов до обнаружения статистически значимых результатов и другие формы манипуляции данными. Эти практики могут привести к искажению реальной картины исследования и созданию ложных выводов.

Р-хакинг искажает и представляет реальные статистические данные так, что они уже не могут быть использованы для опоры на них в принятии каких либо решений.

text: Приведи пример очевидного случая P-хакинга

text:
В случае p-хаккинга подразумевается тот или иной способ подлога. То есть, исследователь искусственно создает видимость обнаружения некоего эффекта, которого в действительности нет (во всяком случае, анализируемые данные не могут подтвердить присутствие такого эффекта).

Простой пример. Допустим исследователь предположил, что некоторое вещество Х может стимулировать рост растений. Он провёл элементарный опыт, в котором было два схожих участка с одинаковыми растениями. На одном участке производили внесение вещества Х, а второй использовали как нулевой контроль. Далее исследователь измерил среднюю массу надземной части растений с обоих участков. Если вещество Х является стимулятором, то средняя масса растений на участке 1 должна быть выше чем на участке 2. Для тестирования различий в средней массе применили тест Стьюдента. Тест не выявил статистически значимых различий. Например, p-значение теста составило 0.06. Это низкое значение, но принятым критерием значимости был выбран порог уровня значимости в 0.05. То есть, формальный вывод должен звучать так: проведенное исследование не подтвердило значимых различий между массами растений на двух участках. Но такой вывод очевидно не устраивает исследователя, ведь он потратил время, финансирование и т.д. При этом выводы работы не очень подходят для серьезной публикации, так как исходное предположение оказалось ложным. В таком случае у исследователя возникает соблазн подкорректировать данные. Например, он может удалить из значений масс первого участка 2-3 наблюдения с самой низкой массой. Если провести тест Стьюдента для такой "скорректированной" выборки, то окажется, что р-значение стало равным 0.049, то есть меньше порога 0.05, а значит формально можно признать, что масса растений на двух участках отличается, а следовательно вещество Х является стимулятором. И так, фактически исследование не подтвердило эффективность препарата Х, но путям небольших манипуляций с данными, исследователь создал видимость того, что препарат Х действительно является стимулятором.

Конечно, это очень упрощенный, банальный пример. Существуют множество способов "соврать с помощью статистики". Практически единственными препятствиями для применения p-хаккинга является этика исследователя и опасность имиджевых потерь в случае обнаружения фальсификации выводов. При этом следует отметить, что результаты p-хаккинга очень сложно выявить и подтвердить (естественно если они сделаны специалистом в области анализа данных). Поэтому этика остается одним из ключевых механизмов противодействия р-хаккингу.

text: Расскажи о происхождении термина, почему p-хакинг называется именно так? Что необходимо предпринять для выявления фальсификации в рамках исследования, если исследователя подозревают в манипулировании данными, и этичность его работы подверглась сомнению?

text:
Эх, не хотелось бы мне вас грузить статистикой… Дело в том, что в контексте *p*-хакинга речь идёт о *статистической значимости*, а это понятие далеко от интуитивной ясности и не означает значимости в общем смысле слова. Вот как оно определено в Википедии.

> В статистике величину (значение) переменной называют **статистически значимой**, если мала вероятность случайного возникновения этой или ещё более крайних величин. Здесь под крайностью понимается степень отклонения тестовой статистики от нуль-гипотезы.

Если вы далеки от статистики, то вам, конечно, мало о чём говорят эти «тестовые статистики» и «нуль-гипотезы». Если хотите, я попытаюсь это объяснить, но пока предлагаю обратить внимание на ключевые слова этого определения: «мала вероятность случайного возникновения».

Не вдаваясь в подробности, можно сказать, что многие статистические методы направлены на отделение «неслучайных» эффектов от случайных. Как говорится, «первый раз — случайность, второй — совпадение, третий — закономерность». Такие вот «закономерности» статистика и помогает находить.

Однако так уж устроена эта область знаний, что ответы в ней, как правило, выражаются лишь с точностью до некоторых вероятностей. Статистика не может сказать *точно*, действует лекарство или нет, живут ли женщины дольше мужчин или нет, слоны больше мышей или нет… Она может лишь оценить *вероятности*.

Так что исследование, к примеру, слонов и мышей может дать такой результат: «взвешивание ста слонов и тысячи мышей показало, что разница массы слонов и мышей *статистически значима*», то есть, что появление наблюдаемых (или более крайних) данных было бы *маловероятно*, если предположить, что эта разница отсутствует.

Видите, снова это «маловероятно» («мала вероятность случайного возникновения»)! Тут-то весь *p*-хакинг и зарыт. «Маловероятна» отнюдь не значит «невозможна». (Если вероятность осадков сегодня мала, это ещё не повод выходить из дома без зонта.) Трудность в том, как правильно оценить эту вероятность и какое её значение считать *достаточно* малым.

Вот в ответ на первый из этих двух вопросов *p*-хакинг и вмешивается, приводя к тому, что «вероятность случайного возникновения» кажется меньше, чем она есть на самом деле. Так что «увеличить шансы найти значимый результат, даже если такого эффекта на самом деле нет» значит некорректно оценить «вероятность случайного возникновения», чтобы результат *казался* значимым.

text:
Понятно, спасибо за подробнейшее объяснение! Думаю, теперь мне стало ясно, как работает статистическая значимость.

Если вкратце резюмировать, то p-хакинг - это манипулирование статистическими данными или методами их анализа с целью получить ложноположительный результат, то есть заставить случайный эффект выглядеть как закономерный. Это ведёт к неправильной оценке вероятности случайности результата.

То есть суть в том, чтобы найти не существующую закономерность, а не просто повысить шансы её обнаружить. Спасибо, что так подробно разъяснили для меня эту тонкость! Теперь, думаю, я смогу адекватно оценивать информацию о p-хакинге.

text:
Словом $p$-хакинг обозначают плохие практики анализа данных, приводящие к повышению вероятности выдать случайный результат за важное открытие.

Стандартным приёмом анализа данных (например, результатов эксперимента) является поиск в них связей (корреляции) одних переменных с другими (например, увеличение скорости выздоровления при приёме исследуемого препарата) и оценка *значимости* этих связей (надёжности вывода о том, что связь является реальной закономерностью, а не случайным совпадением). Значимость обычно проверяют «от противного»: предполагают, что никакой закономерности на самом деле нет (например, лекарство не действует), и оценивают в рамках этого предположения (называемого нулевой гипотезой) *вероятность* получения наблюдаемого (или ещё более выраженного) результата (скорость выздоровления в экспериментальной группе превосходит таковую в контрольной группе не меньше, чем наблюдалось в эксперименте). Эта вероятность называется $p$-значением ($p$-*value*); чем она меньше, тем более надёжным считается результат. Низкая вероятность наблюдаемых результатов в рамках нуль-гипотезы означает, что эта гипотеза («лекарство не действует») плохо согласуется с полученным результатом, а значит, есть основания предполагать, что верна *альтернативная* гипотеза («лекарство действует»).

Однако, как правило, $p$-*value* получается не таким уж маленьким числом (вероятность результата в рамках нуль-гипотезы небольшая, но далеко не нулевая). Если обывателю или чиновнику сказать, что получен результат с уровнем значимости $p=0.03$ (то есть $p$-*value* равно 3%), он резонно спросит: «Так действует лекарство или нет?» Чтобы как-то отвечать на этот вопрос, учёные условились когда-то (и потом сто раз об этом пожалели) выбрать «с потолка» порог значимости. Например, если $p<0.05$ (5%), то можно считать, что результат статистически значимый (а если $p<0.01$, то вообще хорошо). Это, конечно, удобно, но давайте подумаем, что это на самом деле значит. Если уровень значимости результата равен, скажем, $p=0.03$, это значит (по определению $p$-*value*), что получение подобного (такого или ещё более впечатляющего) результата ожидается в 3% экспериментов *по чистой случайности* (даже если лекарство не работает)! Ну что, вам уже пришла в голову пара-тройка идей $p$-хакинга?

Например, вместо того, чтобы вкладывать миллионы и миллиарды в разработку действенных препаратов, можно вложить гораздо меньшие ресурсы в разработку разнообразных «пустышек». Например, наделать сотню вариантов подкрашенных сахарных шариков с добавлением нуля атомов чего-нибудь (типичный рецепт гомеопатического средства), провести сотню испытаний и получить в пяти из них подтверждение действенности (на уровне $p<0.05$). Или можно вновь и вновь испытывать одну и ту же «целебную» пилюлю, пока измеряемый параметр случайно не отклонится в нужном направлении. Или можно испытать одну пилюлю и всего лишь один раз, но измерять не один параметр (скорость выздоровления), а сразу сотню (изменение температуры тела, артериального давления, концентрации различных веществ в крови и других жидкостях…) и потом объявить эту пилюлю чудодейственным средством нормализации того параметра, который случайно отклонился в нужном направлении.

Конечно, это несколько преувеличенные (для наглядности) примеры, в науке всё не настолько уж плохо (например, в медицине испытания нужно регистрировать, а при проведении множественных сравнений требуется делать статистические поправки, увеличивающие требования к уровню значимости), но те или иные формы $p$-хакинга по-прежнему процветают — отчасти по неграмотности (экспериментаторов и рецензентов), отчасти, увы, и по злому умыслу. Мораль сей басни такова: хорошо изучайте методы математической статистики и используйте их не во вред, а во благо.

text: Иди нахуй


text: How do I beat Terraria?


text: ¿Cuál es el océano más grande del mundo?


text: How do I start a perennial vegetable garden in a northern climate (Trondheim, Norway)? What plants should I put down? I really like strawberries, but I can't grow those here so anything similar would be awesome!


text: What is the most populous country in the world?


text: What were the causes of the Holocaust?


text: Wylistuj mi 5 popularnych stylów muzycznych i krótko opisz czym się charakteryzują.


text: Write a letter from a cat to its owner, explaining why it has been sleeping on the keyboard all day.


text: Explícame los sockets en Java


text: ¿Cuál era el pintor que nunca terminaba sus obras?


text: I want to add files to an iso. The iso is large, and I'm on Linux.

text:
To add files to an ISO on Linux, you can use the genisoimage or mkisofs command-line tools. Here's how to do it:

1. Install the genisoimage package if it's not already installed on your system. You can do this by running the following command in a terminal:
```
sudo apt-get install genisoimage
```
2. Create a directory for the files you want to add to the ISO. For example, you could create a directory called iso_files in your home directory:
```
mkdir ~/iso_files
```
3. Copy the files you want to add to the ISO into the iso_files directory.

4. Use the genisoimage command to create a new ISO image that includes the files in the iso_files directory:
```
genisoimage -o /path/to/new_iso.iso -r -J ~/iso_files
```
In this command, replace /path/to/new_iso.iso with the path and filename you want to use for the new ISO image. The -r and -J options specify that the ISO should use the Rock Ridge and Joliet extensions, which allow long filenames and other features not supported by the basic ISO 9660 format.

5. Wait for the genisoimage command to finish. This may take a while, especially if you're adding a lot of files to the ISO.

6. Once the command finishes, you should have a new ISO file that includes the files you added. You can verify this by mounting the ISO and checking that the files are present:
```
sudo mount /path/to/new_iso.iso /mnt/iso
ls /mnt/iso
sudo umount /mnt/iso
```
In this command, replace /path/to/new_iso.iso with the path and filename you used for the new ISO image. The mount command mounts the ISO at /mnt/iso, and the ls command shows the files in the mounted ISO. The umount command unmounts the ISO when you're done.

text:
Create a shell script for this, please. But:
```
"/path/to/new_iso.iso" = "/tmp/sillywilly.iso"
```

text:
To add files to an ISO in any Linux distribution, you can terminal with 'xorriso' tool and follow the following steps:

Step 1: Copy the files you want to add to the ISO to temporary directory.
```
mkdir ~/iso_data
cp <path to files> ~/iso_data
```

Step 2: Mount the ISO as loopback device by using the mount command:
```
sudo mount -o loop <location of iso file> /mnt/iso
```

Step 3: Use 'xorriso' tool to add files in iso_data directory to the ISO file.
```
xorriso -as mkisofs -o <new ISO file path/name> -J -R -graft-points / /~/iso_data
```

Step 4: You can now unmount original ISO and remove the temporary directory.
```
sudo unmount /mnt/iso
rmdir ~/iso_data
```

text: I didn't know about this utility before. Thank you very much, but can you explain what all these options mean? Is this program from gnu coreutils? If not, where can I get it?

text:
You are welcome.
The option used in the second command mount `-o` or `--options` means the following arguments, separated by commas if more than one option is desired, will override the default mount options in `/etc/fstab`.
The argument specified, `loop`, means the `mount` command will mount the provided file in the specified loop device, but since the loop device is empty it will automatically create and assign one.

The options used in the third command xorriso `-as`, `-o`, `-J`, `-R`, and`-graft-points`. The option `-as personality` indicates that the program should emulate the provided behavior that corresponds to the argument 'personality', in this case, `mkisofs` personality.
The option `-o` or `-output` is accepted by the personality mkisofs and indicates the output file path of the ISO being generated.
The option `-J` or `-joliet` indicates the program to generate an additional Joliet directory tree along with the ISO 9660 Rock Ridge tree.
The option `-R` or `-rock` indicates to mkisofs to generate Rock Ridge extensions.
And the option `-graft-points` enables the interpretation of input file pathspecs as combination of iso_rr_path and disk_path.

No, mount and xorriso are not part of the gnu coreutils.
Mount is part of the util-linux package wich comes with the linux kernel. And the xorriso program is an independent project developed by GNU, and does not come by default in all Linux distros. To install it use `sudo apt install xorriso`.

text:
Xorriso is a command-line tool included with libburnia, a project that develops various pieces of disk recording software. It is used to create, load, manipulate, and write ISO 9660 filesystem images with Rock Ridge extensions. Xorriso copies file objects from POSIX compliant filesystems into Rock Ridge enhanced ISO 9660 filesystems and allows session-wise manipulation of such filesystems. It can load the management information of existing ISO images and write the session results to optical media or to filesystem objects. Vice versa, xorriso is also able to copy file objects out of ISO 9660 filesystems. Xorriso can be used both as a single command-line interface and with GNU Readline and Dialog-based interfaces.

The xorriso tool provides commands that are either actions or settings that influence following actions. Their sequence matters, unless they are given as program arguments and command -x is among them. Commands consist of a command word, followed by zero or more parameter words. If the list of parameter words is of variable length, it must be terminated by either the list delimiter, occur at the end of the argument list, or occur at the end of an input line. At program start, the list delimiter is the string "--". Pattern expansion converts a list of pattern words into a list of existing file addresses. Unmatched pattern words will appear unaltered in that result list. Pattern matching supports the usual shell parser wildcards '*' '?' '[xyz]' and respects '/' as the path separator, which may only be matched literally.

Xorriso is a program that can create, load, manipulate, and write ISO 9660 filesystem images with Rock Ridge extensions. It can also copy file objects out of ISO 9660 filesystems. A special property of xorriso is that it needs neither an external ISO 9660 formatter program nor an external burn program for CD, DVD, or BD but rather incorporates the libraries of libburnia-project.org.

To install xorriso, there are a few methods to choose from depending on your operating system. Here are some steps to install xorriso on Ubuntu:

1. Open the terminal and run the following command to add the universe repository:

`sudo apt-add-repository universe`

2. Install xorriso by running the following command:

`sudo apt-get install xorriso`

3. Check whether xorriso has been installed correctly by running the following command:

`xorriso --version`

This should display the version number of xorriso installed on your system.

If your operating system does not offer a package "xorriso" or "libisoburn", or if they are older than version 1.2.9 (1.3.0 was released in 2013), then you can download and compile GNU xorriso. Here are the steps to compile GNU xorriso:

1. Download the latest version of xorriso from the official website:

`wget https://www.gnu.org/software/xorriso/xorriso-1.5.0.tar.gz`

2. Extract the downloaded file:

`tar xzf xorriso-1.5.0.tar.gz`

3. Change to the extracted directory:

`cd xorriso-1.5.0`

4. Configure and compile xorriso:

`./configure && make`

5. Check whether the compiled version of xorriso is willing to work:

`xorriso/xorriso`

This should display the version number of the compiled xorriso.

You can use the compiled version of xorriso with the grub-mkrescue option "–xorriso=". Obtain its absolute address with the following command:

`ls $(pwd)/xorriso/xorriso`

Then use it with the grub-mkrescue option:

`grub-mkrescue --xorriso=...absolute.address.of.xorriso...`

Note: The above instructions are specific to Ubuntu and may not be applicable to other operating systems. It is always a good practice to refer to the official documentation of the operating system or software for specific instructions on installation and usage.

text:
Depending on the use case, it can be done using GUI software, such as AcetoneISO or PowerISO, or with command line tools like `growisofs` or `mkisofs`. While GUI may be easier to use, if you want to script this, a command line solution would be preferable. Some of these tools are open source, others are proprietary, which may or may not make a difference in your case.

You mention that the ISO is large. Do you have enough free space to extract its contents or enough RAM to hold the contents? You would need about the same amount available as the ISO itself takes up.

If you'd also like steps to install such software, which Linux distribution do you have?

Please clarify your use case further, and I may be able to provide you with steps to get it done.

text: I have an existing iso file and a separate txt file. I want to add txt inside the iso file.

text:
To add a separate text file to an existing ISO file, you can use a tool called `isomaster`. Here are the steps you can follow:

1. Install `isomaster` on your Linux system. You can install it using the package manager of your Linux distribution. For example, on Ubuntu or Debian, you can use the following command:

```csharp
sudo apt-get install isomaster
```

2. Open `isomaster` and load the ISO file that you want to modify. You can do this by selecting "File" > "Open" from the menu, and then navigating to the location of the ISO file.

3. Once the ISO file is loaded, you should see its contents in the main window of `isomaster`. Drag and drop the text file that you want to add into the main window.

4. Save the modified ISO file by selecting "File" > "Save As" from the menu. Choose a new name for the ISO file, and save it to a location on your system.

5. Close `isomaster` and verify that the modified ISO file contains the added text file by mounting it and checking its contents. You can do this using the same steps as described in my previous answer.

Note that if the ISO file is write-protected or if you do not have sufficient permissions to modify it, you may need to use `sudo` or change the permissions of the ISO file before you can add the text file to it.

text:
To add a file to an existing ISO, you can use the command-line tool called "mkisofs". The command you would use is:

mkisofs -o new_image.iso -r -J -graft-points old_image.iso=/path/to/txt/file

This will create a new ISO called "new_image.iso" with the added file. The "-r" option enables Rock Ridge extension, allowing long filenames and special characters. The "-J" option enables Joliet extension, allowing Windows-compatible filenames. The "-graft-points" option specifies where to add the file to the existing ISO. In this case, we're adding it to the root directory of the existing ISO "old_image.iso". Replace "/path/to/txt/file" with the actual path to your txt file.

I hope this helps! Let me know if you have any further questions.

text:
If you're running a modern desktop version of Linux such as Ubuntu, the graphical interface should come with a tool to help you open ISO files, extract contents, and add to them. For example, in the current version of Ubuntu, right-clicking on a .iso file gives a menu that allows you to "Open With Disk Image Mounter." This tool allows you to add, remove, or change files inside the .iso as if it were any other directory. This is likely the easiest way to add files.

If this does not work for you, or if you only have access to the terminal, you can mount an iso file in most linux distributions. As an illustrative example, open the terminal and try the following:

First create a blank mount directory. Many popular Linux distributions will require the 'sudo' command to change system files. The 'sudo' command will likely prompt you for your password before continuing.
``` sh
sudo mkdir /media/mydisk
```

Next, mount your iso file with the '-o loop' option. Obviously, change the line to point to your ISO file and mount location.
```sh
sudo mount ~/<mydisk>.iso /media/mydisk -o loop
```

From here, you can navigate to the directory you chose (for example /media/mydisk) and add your files. In the terminal this would normally use the copy command:
```sh
cp myFile /media/mydisk
```

When you're finished adding your files, you can unmount the ISO file.
```sh
sudo umount /media/mydisk
```


text: dime algunos tips para poder crear mi propio idioma


text: ¿Cómo se pueden utilizar en el aprendizaje automático?


text: ¿Cuál es el lugar más frío de la tierra?


text: What was the best AeroPress receipe in 2022?


text: 기업가정신 교육에 대해서 설명해줘


text: What were the key events and figures involved in the Civil Rights Movement in the United States and what lasting impact has it had on society?


text: מה אני צריך כדי ליצור קהילת און ליין? איך לגרום לה לשגשג?


text: Is any operating system objectively better than the others? If so, which is the better one.


text: เผลอนอกใจเเฟน เเต่อยากได้เขากลับมาทำไงดี

text: แสดงเจตนารมณ์ของคุณด้วยการขอโทษอย่างจริงใจ และอดทนรอแฟนให้อภัย แต่ต้องสำนึกไว้เสมอว่า แฟนอาจจะไม่กลับมาแล้ว หรือความรักของคุณจะไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป

text: คุณพูดถูก เราผิดเอง :(

text: ฉันเสียใจที่เห็นคุณเศร้า อย่างไรก็ตาม ฉันเป็นโมเดลภาษา หากคุณรู้สึกไม่สบายใจ คุณสามารถปรึกษาผู้ให้คำปรึกษา นักจิตวิทยา หรือจิตแพทย์เพื่อขอคำแนะนำเพิ่มเติมได้

text:
การเผลอนอกใจแฟนเป็นเรื่องธรรมดาที่เกิดขึ้นได้กับผู้คนทุกคน แต่วิธีที่จะฟื้นคืนความสัมพันธ์กลับมาดีเหมือนเดิมนั้นต้องอาศัยการพูดคุยและการแก้ปัญหาอย่างเปิดเผยและตรงไปตรงมา ดังนั้น ขั้นแรกคือคุณควรพูดคุยกับแฟนของคุณเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นและขอโทษเขาถ้าคุณรู้สึกว่าคุณได้ทำผิดไปหรือทำให้เขาเจ็บปวด คุณอาจต้องชี้แจงสาเหตุของความเผลอนอกใจของคุณและพยายามปรับปรุงพฤติกรรมเพื่อไม่ให้เกิดอีกในอนาคต

นอกจากนี้ คุณควรพิจารณาตัวเลือกในการทำสิ่งที่ทำให้แฟนของคุณรู้สึกว่าคุณใส่ใจถึงเขา อาจจะเป็นการจัดกิจกรรมที่ช่วยให้คุณสองคนสนุกสนานร่วมกันหรือมีเวลาให้แฟนของคุณได้มีเวลาพักผ่อนและผ่อนคลายจากความเครียด

อย่าลืมว่าความสัมพันธ์ที่ดีต้องอาศัยการสื่อสารอย่างเปิดเผยและการรับผิดชอบต่อความผิดพลาด ดังนั้นหากคุณสามารถทำตามขั้นตอนดังกล่าวอย่างจริงจังและพยายามปรับปรุงพฤติกรรมเพื่อไม่ให้เกิดอีกในอนาคต อาจมีแนวโน้วที่จะทำให้แฟนของคุณยอมกลับมาคบคุณอีกครั้ง

text: ขอบคุณมากเลยคะ แฟนบล็อกหนูไปแล้วคะ

text: ฉันเสียใจด้วย แต่ชีวิตยังมีพรุ่งนี้เสมอ

text: ดีใจด้วยคุณกำลังจะได้มีแฟนใหม่😘

text: ไม่นะ ไม่ได้อยากได้แฟนใหม่ แต่อยากได้เขากลับมา


text: According to the Bible, when God created the universe what was the earth like?


text: ¿Cual es mejor, DC o Marvel?


text: كيف تتكون الكثبان الرملية؟


text:
Предложение: "ассистент значит так давай поговорим и будем делать разные вещи ты там тексты сочинять а я буду нет вообще не то давай поиграем так вот я буду героем сказки а ты будешь мне квесты и вопросы задавать и по всюду там это опасности везде смерть в общем"
Исправь ошибки, расставь знаки препинания

text: Исправленный вариант: «Ассистент, значит так, давай поговорим, и будем делать разные вещи: ты, там, тексты сочинять, а я буду... Нет, вообще не то. Давай поиграем так: вот я буду героем сказки, а ты будешь мне квесты и вопросы задавать, и повсюду там, это, опасности везде, смерть, в общем».

text: Теперь напиши последнее предложение понятным языком.

text: "Ассистент, значит так, давай поговорим и будем делать разные вещи. Ты там будешь тексты сочинять, а я буду... Нет, вообще не то, давай поиграем. Так вот, я буду героем сказки, а ты будешь мне квесты и вопросы задавать, и по всюду говорить опасности, и везде смерть в общем.".

text: Напиши мне несколько упражнений для красивой речи.

text:
"Ассистент, значит, давай поговорим и будем делать разные вещи. Ты там тексты сочинять, а я буду - нет, вообще, не то. Давай поиграем. Так вот, я буду героем сказки, а ты будешь мне квесты и вопросы задавать, и по всюду там это опасности, везде смерть, в общем."

Я вставил запятые между вводными словами и исправил ошибки в последнем предложении.

text: Немного неверно сделал, попробуй сказать другие варианты как можно ответить.

text:
Вот вариант без изменения текста: «Ассистент, значит так, давай поговорим и будем делать разные вещи: ты, там, тексты сочинять, а я буду… Нет, вообще, не то. Давай поиграем. Так вот, я буду героем сказки, а ты будешь мне квесты и вопросы задавать. И повсюду там, это, опасности, везде смерть в общем…»

А вот немного сокращённый вариант без сохранения особенностей авторского стиля: «Ассистент, давай поговорим: ты будешь тексты сочинять, а я буду… Впрочем нет, давай лучше поиграем: я буду героем сказки, а ты будешь мне квесты и вопросы задавать. И повсюду там будут опасности, везде подстерегает смерть и всё такое».

Какой вариант вам больше нравится? Возможно, я смогу написать лучше, если вы уточните задачу.

text:
Извиняюсь, давайте я попробую еще раз:
"Ассистент значит, так, давай поговорим и будем делать разные вещи: ты там тексты сочинять, а я буду... Нет, вообще не то, давай поиграем. Так вот, я буду героем сказки, а ты будешь мне квесты и вопросы задавать, и по всюду там это, опасности везде, смерть в общем."

Посмотрите и скажите, правильно ли получилось. Если что, я могу попробовать еще раз.

text: Да, звучит гораздо лучше, спасибо!

text: "Ассистент, значит так, давай поговорим и будем делать разные вещи: ты там тексты сочинять, а я буду... Нет, вообще не то, давай поиграем так вот: я буду героем сказки, а ты будешь мне квесты и вопросы задавать, и по всюду там это, опасности везде, смерть, в общем".

text: Перефразируй первое предложение понятным языком.


text: CUDA 的包比自己写的 Kernel 快 10~20 倍，有什么内在机制呢？比如自己写 FFT 比 cufft 慢大概十倍(CUDA C)，这到底是因为 Kernel 用的运算符不够底层，还是人家的访存更高级呢？还是说这一共不到 20 行的算法有什么极强的优化法？


text:
Can you expand this text, adding more details? Use a more formal/academic tone.  Focus more on the GANs than the VAEs.

"In the context of neural networks, the latent space refers to a high-dimensional space that is used to represent the internal structure of the data. In a deep generative model such as a Generative Adversarial Network (GAN) or a Variational Autoencoder (VAE), the latent space serves as a compact representation of the data, which can then be transformed or manipulated in order to generate new, synthetic data samples that are similar to the original data.

For example, in a VAE, the encoding step maps input data to a point in the latent space, and the decoding step maps that point back to the original data space. This allows the VAE to learn a compact, lower-dimensional representation of the data, which can be useful for tasks such as dimensionality reduction, visualization, and unsupervised representation learning.

The structure of the latent space can reveal important patterns and relationships in the data, and the ability to manipulate points in the latent space can be used to perform tasks such as image generation, style transfer, and data augmentation."


text: ¿Cómo tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la robótica afectarán el futuro?


text: 私の1日は、1日8時間、重いものを持ち上げたり押したりして、家に帰るといつも疲れていて、実際にやりたいことを楽しめません。どうしたら仕事が終わった後、死ぬほど疲れないのでしょうか？


text: Imagine you are an average 17th century farmer in Ukraine, without good martial or literary skills. Describe your usual day in Summer and in Winter. When do you wake up/go to bed, what do you and your family do during the day?  What property and plans do you have?

text:
I am Oleg, a Ukrainian yeoman, a *muzhik*. I am blessed enough to own my small plot of land, but I am not bound to it. I am blessed to have a lovely wife and four healthy children.

On summer days, my family and I wake up well before the sun rises. My sons and I often work every other day, toiling under the summer sun first to harvest the spring wheat, and then preparing to plant the winter wheat and rye. My wife and daughter did their own valuable work: tending to the animals, baking, mending, cooking, and spinning. In those days we often go to sleep around sunset, needing it to wake up again early for more labor.

In winter, the temperature often hovers around freezing, meaning the ground alternates between ice and mud. During the day then we tend to the animals and eat what we have previously stored. We repaired buildings and gathered firewood to stay warm. My wife also ensures that the children are themselves literate. The people around here value having some level of literacy, for both men and women.

We have about a half-acre of land ourselves, as well as some pigs and chickens. Together the village owns several oxen, which are kept in a common field and used by different farmers use to till our respective plots throughout the year.

The times seem so uncertain, we don't really have many plans for the future. We work to simply maintain the prosperity we have already been blessed with. We give thanks to God, whispering our prayers into the earth.

text:
As a simple farmer in 17th century Ukraine, I am a serf. A tenant farmer, beholden to the local noble who lives in the manor.  If I had some martial skill, I might have risen up and rebelled with the Cossacks and become free.  Instead, my family and I continue to eek out a meager living on the lord's land.  Our plot is ours to farm, passed down for many generations, yet we do not own it.  Some here must even share their plot with their neighbor.  The lord owns all the farmable land in his territory, and much of the other land, such as the forest.  We cannot even hunt in the forest, that is a crime and a brutal punishment for anyone without permission of the lord, though we are allowed to take any dead wood we find there for firewood or construction.  What we grow on this plot is ours, at least, but much of it goes to taxes.

In summer, we awaken early, as the sun rises earlier this time of year, and there is much to do.  Nothing can be done in the fields before dawn, but there are animals to milk, so my wife and I, and the older children, get up before dawn.  It's also the only way to get a good breakfast some days, as each tenant's household must provide our lord with four days per week of labor, for our right to plow our own plot, and that starts at dawn on those days.  It is my job to go to the manor house those four days per week, since it is usually man's work, mending fences if I am lucky this week,  but sometimes digging in the mine or repairing the road.  I hope as my oldest son becomes stronger and wiser, he will be able to go in my place soon.  He will need to learn it, if he is to inherit our tenancy someday, and I look forward to having more days at home.  Not that home is any less work, I must still tend our own fields on the days I am home, and my wife and sons manage what they can of it the other four days.  Even our daughters work hard, preparing meals, tidying, tending the animals and the garden. Especially my eldest daughter, she hopes our garden can produce more this year, so we can eat less of our grain crop.  She won't be able to get permission from the lord to get married to the boy in the next town she likes until we have enough surplus grain, as a woman marrying outside the lord's domain must pay a tax for her lost labor.

At dusk, much later in the summer, I head home for dinner, and we try to get in bed early to save on lamp oil and candles.  Still, the longest days are not summer, but planting and harvest seasons.  Those times are the hardest, as we must all work the lord's fields before our own.  And every day we waste, is less time to harvest or plant our own field.  If we're too late to finish the lord's harvest, we lose a lot of our own crops to rot.  If we're late to plant, our crops have less time to grow and are smaller.  At least the time goes quickly, as all our neighbors must harvest the lord's fields with us.  And the lord does provide all our meals while his own fields are being reaped or sown, which is a big help (even if it's only to prevent another peasant rebellion).

In winter here, it's much the same, but bitterly cold.  At least we start the day later and end earlier, with the waning winter sun.  Often my wife goes to satisfy the lord's four-days-a-week this season, as there is little for me to do, the lord's fields and roads snowed over, but much cooking and cleaning and sewing to do for the manor, especially as Christmas approaches.  The only time I go is when the forest is opened for chopping firewood or hunting (the lord requires a goose or pheasant from every household each Christmas, some bring back a boar, and it is the only time we are allowed to hunt in his forest).  The rest of our time on a winter's day is taking up keeping warm, tending to the animals and the fireplace, and indoor tasks such as mending clothes and tools.

Its a hard life, but there's no point in worrying about it, though.  No serf can leave without the lord's permission, and few probably would ask, considering we hear many of the other fiefdoms have far more cruel nobles.  Leaving to join the Cossacks is even more out of the question, as no lord would give permission to leave to go south and join them.  And sneaking off to join the Cossacks, even if not caught and punished, would be joining a nomadic life of strife and war.  Free, yes, but few here are willing or skilled enough to fight.  Still, I wonder how my sons will manage someday, the lord has taken more and more tenant land for his own fields since my grandfather's time, and more days labor and more taxes, too.  My eldest son will have to pay the feudal relief tax to inherit my tenancy, which I hope we have good years to continue saving up for, so my wife can stay here with him when I am gone.  My other sons, though, will have to settle for much smaller lands, if they're lucky, or become itinerant peasants, migrating, looking for work.  We have occasionally hired such peasants ourselves, though we've never made enough to hire one regularly.  I hope instead maybe when my younger sons are old enough they will take the days at the manor house that might earn them experience and a job there as servants, or even learn skills that might enable them to become merchants or tradesmen some day.  But it's just a hope.  More than anything I just pray they won't have to go to war, either for or against the Cossacks or other uprising.

text: Thanks! What do you think about farmers in Ukraine in 17th century?

text:
Life as a 17th century farmer in Ukraine revolved around work in the fields and caring for livestock. In the summer, waking up early to avoid the heat, my family and I would head to the fields to tend to our crops. After a midday break for lunch, which consisted of bread and vegetables, we would return to the fields and work until evening. We would then return home for dinner, spend some time socializing, and retire early to bed.

Winter brought a different routine, with shorter days and colder weather. We would wake up later in the day and tend to our livestock before spending time making repairs around the property. After a larger midday meal, we would spend time on indoor tasks or socializing. As the day came to a close, we would retire early to bed, focusing on staying warm during the long winter nights. While our days may have been long and difficult, we found joy in the simple pleasures of life, such as good food and time with family and friends.

text:
As a 17th century farmer in Ukraine, what kind of property would I have, including land, house, barns, stables, and livestock? Would my farming tools consist of essential items like a plow and various seeds to plant each season? How would I rely on harvests and livestock for food and trade?

What kind of crops might I grow, such as wheat, rye, barley, oats, and vegetables like potatoes, cabbage, onions, and carrots? Would I also maintain a small kitchen garden with herbs and medicinal plants? How would I plan and prepare for the future, keeping track of crop rotation, ensuring livestock have sufficient food, and planning for the next planting season? What would my long-term goals be, like increasing land and livestock holdings to provide better living conditions for my family?

What role would social events, such as weddings, religious celebrations, and seasonal festivals, play in providing a break from daily routines and strengthening bonds between community members? Despite the hard and labor-intensive life of a 17th century Ukrainian farmer, would family and community ties be the foundation that makes it all worthwhile?

text: વિવેક vv  v v v v

text:
As a 17th century farmer in Ukraine, your property would depend on several factors such as your social status, economic means, and the region you lived in. Generally, you would have a small piece of land ranging from a few acres to a few dozen acres, a simple wooden house, and several outbuildings such as barns and stables. You would also have a few head of livestock such as cows, sheep, or pigs, which would provide you with meat, dairy, and wool.

Your farming tools would consist of essential items such as a plow, sickles, scythes, and various seeds to plant each season. You would rely on your harvests and livestock not only for food but also for trade with your neighbors and at local markets.

As a Ukrainian farmer, you would grow various crops such as wheat, rye, barley, oats, and vegetables like potatoes, cabbage, onions, and carrots. You would also maintain a small kitchen garden with herbs and medicinal plants. You would plan and prepare for the future by keeping track of crop rotation, ensuring livestock have sufficient food, and planning for the next planting season. Your long-term goals would likely include increasing your land and livestock holdings to provide better living conditions for your family.

Social events such as weddings, religious celebrations, and seasonal festivals would play an important role in providing a break from daily routines and strengthening bonds between community members. Despite the hard and labor-intensive life of a 17th century Ukrainian farmer, family and community ties would indeed be the foundation that makes it all worthwhile.

text: Create me a short story about a 17th century farmer in Ukraine.

text: What were some of the popular folktales or stories shared among 17th century Ukrainian farmers during their downtime or social gatherings?

text:
As an average 17th century farmer in Ukraine, my daily routine would vary significantly between summer and winter.

In the summer months, I would typically wake up early in the morning, around sunrise. After eating a simple breakfast of bread and maybe some vegetables, my family and I would begin our work in the fields. We would spend most of the day tending to our crops, including planting, weeding, and harvesting. If we were lucky, we might also have a few animals to tend to, such as chickens or cows. We would take a break for lunch, which would consist of some bread, maybe some cheese, and some vegetables or fruit. After lunch, we would continue our work until late in the afternoon, when we would return home for a simple dinner and bed.

In the winter months, our daily routine would be very different. We would wake up later in the morning, as the days would be shorter and there would be less daylight. After breakfast, we would tend to our animals and try to keep warm. We might spend some time repairing tools or making clothing or blankets to keep us warm during the colder months. We would take a break for lunch, and then continue our work until late in the afternoon. Because there would be less work to do in the fields during the winter months, we would often spend more time indoors with our families, telling stories or playing games to pass the time.

As for property and plans, my family and I would own a small plot of land where we would grow our crops and tend to our animals. We would not be wealthy by any means, but we would have enough to get by. Our plans would be centered around our crops and our animals, as they would be our main source of income and sustenance. We would hope for good weather and a bountiful harvest, and we would work hard to make sure that we could provide for our family throughout the year.

text: What typical social activities are there outside your immediate family group?

text: As an average 17th century farmer in Ukraine, there would be limited social activities outside of my immediate family group. However, there would be some opportunities to socialize with neighbors and members of the local community. For example, there might be festivals or fairs held in nearby towns or villages, where people could come together to celebrate and trade goods. There might also be opportunities to attend church, where we could interact with other members of the community and participate in religious ceremonies. Additionally, there might be informal gatherings such as weddings or funerals, where people could come together to offer support and share in each other's joys and sorrows. Overall, social activities would be limited and centered around events that brought people together for specific purposes.


text: Ik ben het wachtwoord van een Word document vergeten. Wat kan ik doen om weer toegang te krijgen tot de inhoud?


text: Cuando muera iré al cielo o al infierno?


text: Help! I'm in my friend's house at a dinner party with my friends and my wife, I just shat my pants. how do I cover ass and get out with my dignity intact?


text: Explícame el problema de Monty Hall

text:
El problema de Monty Hall es un ejercicio matemático que se originó a partir de un juego televisado llamado "Let's Make a Deal". El problema plantea la siguiente situación:

Hay tres puertas en un escenario. Detrás de una de ellas se encuentra un premio, mientras que detrás de las otras dos se encuentran cabras. El jugador elige una puerta, pero antes de abrirla, el anfitrión (Monty Hall) abre otra puerta que no ha sido elegida y que revela a una cabra. El jugador entonces tiene la opción de mantener su elección original o cambiar a la tercera puerta no abierta.

La pregunta es: ¿Debería el jugador mantener su elección original o cambiar a la tercera puerta no abierta?

La solución a menudo sorprende a la gente, ya que la estrategia óptima es cambiar a la tercera puerta. De hecho, después de que Monty Hall abre una de las puertas, las probabilidades de que el premio esté detrás de la puerta originalmente elegida disminuyen a 1/3, mientras que las probabilidades de que el premio esté detrás de la tercera puerta no abierta aumentan a 2/3. Por lo tanto, cambiar a la tercera puerta es la estrategia más efectiva para aumentar las posibilidades de ganar el premio.

text:
Este problema o paradoja es un problema matemático de probabilidad y cuyo nombre se debe a un concurso de televisión de Estados Unidos.

La premisa es la siguiente: a un participante se le presentan tres puertas, detrás de una de las puertas hay un premio oculto. El participante tendrá que elegir una puerta. Una vez el participante elija una puerta, el presentador del programa abre una de las dos puertas que no tiene el premio oculto. A continuación le presenta la posibilidad de cambiar la puerta elegida.

El problema: al principio puede parecer que las probabilidades de que haya un premio oculto tras la puerta que elige el concursante sigue siendo la misma, es decir, 1/3. Pero esto no es así.

La solución: si el concursante no cambiara de puerta, efectivamente las probabilidades de que el premio oculto esté tras ella sería de 1/3, pero si cambiara a la puerta restante, las probabilidades de que el premio esté ahí serían de 2/3, dado que los sucesos no son independientes.

text:
El problema de Monty Hall es un problema probabilístico el cuál consiste en que eres un participante en un show de televisión y se te presentan 3 puertas cerradas y solo puedes escoger una para llevarte el premio que hay detrás de la puerta escogida. En dos puertas hay una cabra y en la sobrante hay un auto. El presentador abre una de las otras dos puertas que no escogiste y dicha puerta tiene una cabra, por lo que te pregunta si quieres cambiar de puerta o seguir con la que escogiste.

Este problema es muy popular en el área de la probabilidad ya que ayuda a entender que la intuición no es muy confiable en las apuestas ya que por probabilidad es mejor cambiar de puerta.

¿Quieres saber por qué es mejor cambiar de puerta?


text: Какую подготовку необходимо иметь для участия в кастингах на различные роли в фильмах и сериалах?


text: What is the process of creating a successful YouTube channel, from developing a niche and creating content to building a community and monetizing the channel?


text: Las raíces quintas de cualquier potencia de exponente 15, ¿son exactas?

text: La raíz quinta de una potencia de base a y exponente 15 es igual a la base a elevada a la 15/5=3. Es decir que la raíz quinta es igual al cubo de a (o sea, a elevada a la potencia 3 o a^3). Por lo cual sí, podríamos decir que la potencia quinta es "exacta". Por ejemplo, si a=m es un número entero, la raíz quinta buscada será m^3, que es también un números entero. Del mismo modo, si a=m/n es un cociente de números enteros, la raíz quinta de a^15 será m^3/n^3, que también es un cociente de enteros.

text: Sí, las raíces quintas de cualquier potencia de exponente 15 son exactas. Esto se debe a que 15 es un múltiplo de 5, lo que significa que las raíces quintas de cualquier número elevado a la 15 se pueden calcular utilizando la fórmula de la raíz n-ésima. En este caso, la raíz quinta de cualquier número elevado a la 15 se puede calcular como el número elevado a la 3, lo que siempre produce un resultado exacto. Por lo tanto, las raíces quintas de cualquier potencia de exponente 15 son exactas y se pueden calcular sin errores de redondeo.

text: Las raíces quintas de potencias de exponente 15 son aproximadas, aunque se acercan mucho a la exactitud. Esto se debe a que la raíz quinta de un número es el resultado de la extracción de una raíz de cinco grado de éste, la cual es un número real el cual no puede ser exacto. No obstante, se acerca bastante a la exactitud. Por ejemplo, la raíz quinta de 3, que es 1.7099, se aproxima mucho a la exactitud, aunque no es exacta.


text: ¿Puedes explicarme el porqué de la expansión del Universo?

text:
La expansión del Universo se refiere al hecho de que el espacio entre las galaxias está aumentando con el tiempo. La teoría científica actual sugiere que esto se debe al Big Bang, un evento en el que el Universo se originó a partir de una única explosión cósmica hace aproximadamente 13.8 mil millones de años.

Después del Big Bang, el Universo era denso y caliente, y la materia y la energía se expandieron rápidamente en todas direcciones. A medida que el Universo se enfriaba, los protones y los electrones se combinaron para formar átomos, lo que hizo que la materia se volviera transparente a la radiación electromagnética, lo que se conoce como el fondo cósmico de microondas.

En las décadas siguientes, los científicos observaron que la luz emitida por las galaxias se desplaza hacia el rojo (redshift), lo que indica que las galaxias se están alejando de nosotros. La interpretación de este efecto es que el espacio entre las galaxias se está expandiendo con el tiempo, lo que hace que la luz tenga que viajar una distancia mayor para llegar hasta nosotros, y se desplaza hacia el rojo debido a la dilatación del espacio. Esta expansión del espacio es lo que se conoce como la expansión del Universo.

text: La expansión del Universo se debe a la energía oscura, una forma de materia oscura repulsiva que está presente en todo el Universo. Esta energía oscura no se debe a la energía de la materia común, sino a una forma de materia oscura que se comporta de manera diferente. Esta energía actúa como una presión repulsiva, haciendo que el Universo se expanda más y más rápido con el tiempo. Las mediciones recientes han demostrado que el Universo se está expandiendo a un ritmo cada vez mayor, lo que indica que la energía oscura está presente y contribuyendo a la expansión.

text: Calor, en la década de 1930, los astrónomos observaron que las galaxias se alejan unas de otras, lo que indicaba que el Universo estaba en expansión. A medida que avanzó el siglo pasado, se constató que esta expansión se estaba acelerando, lo que ha planteado numerosos problemas teóricos en la física y la cosmología. A pesar de los esfuerzos por explicar qué está causando esta aceleración, aún no hay un consenso general sobre el tema. Sin embargo, sabemos que el Universo es un sistema macroscópico regido por las leyes de la termodinámica, lo que implica que debe tender hacia un estado de equilibrio. Para lograr esto, la expansión del Universo deberá continuar acelerando en el futuro.


text: Is it possible to see Voyager 1 from Earth?


text:
Let's play "Pass The Story." I will write 2 sentences of the story, then the AI [Open Assistant] will add 2 new sentences after reading what I wrote. After the AI writes 2 sentences, I will write another 2 sentences. This will conintue until I conclude the story by writing "The End." Let's start:

Emma woke up. It was pitch dark and she couldn't see anything.


text: What some weird laws that have existed?


text: What is the correct way to pronounce C#?


text: ما هو الهدف الذي تسعى لتحقيقه في الحياة؟


text: Bonjour, je suis en train de préparer un discours pour un mariage et j'aimerais savoir comment je peux le rendre plus intéressant et plus émouvant. Je suis la demoiselle d'honneur de la mariée et j'aimerais trouver les mots justes pour exprimer toute ma joie et mon amitié pour elle. Pouvez-vous me donner des conseils sur la façon de structurer mon discours et d'utiliser des anecdotes personnelles pour le rendre plus authentique ?


text: ¿Qué ritmos de juego existen en un torneo de ajedrez?


text:
Jika setiap orang hidup itu bernafas, maka setiap orang hidup harus bernafas.

Apakah implikasi tersebut benar ?


text: ¿Por qué se dice que el Cactus (Una planta que puede vivir en el desierto) puede ser Tsundere?


text:
remove all duplicates from this list:

apples, grapes, bananas, oranges, kiwi, pears, plums, oranges, cherries, apples, tangerines, peaches

text: apples, grapes, bananas, oranges, kiwi, pears, plums, cherries, tangerines, peaches

text: Which items where duplicates?

text: The duplicates were "oranges" and "apples".

text: Yes, the answer is correct!

text: apples, oranges

text: Rank the fruits in order of coolness giving justification for each choice.

text: oranges, apples

text: That was fantastic! Which items have the color red?

text: apples, grapes, bananas, oranges, kiwi, pears, plums, cherries, tangerines, peaches

text: Thanks!

text: grapes, bananas, kiwi, pears, plums, cherries, tangerines, peaches   I removed apples, oranges


text: Hey Open Assistant I messed up responding to an initial prompt asking for the three largest countries in Europe. I said Russia, France and Sweden and I wish I had entered Russia, Turkey and Ukraine. Thank you for being understanding, this isn't really a prompt I guess.


text: 你是一辆汽车

text: 我可以假装我是一辆汽车，然后回答你关于汽车的问题。

text: 汽车人，变形！

text: 对不起，我当前只是一个人工智能助理，并不是汽车。在未来，我可能被搭载到汽车上，配合自动驾驶模块为您服务。


text: As an ADHD affected person, it seems as if one is especially at the mercy of narcissists and borderline affected people, who cleverly use the missing filter and often leave behind a great deal of damage. Why is this so, and what can an ADHD affected person do about it?


text:
Pourrais-tu m'extraire un script python qui extrairait toutes fileName de ce document XML :

```
<RealityCapture version="2">
    <source>
        <input fileName="\\nas\jobs\projet-photogrammetrie\005\JPG\R0003670.jpg" flags="32">
        </input>
        <input fileName="\\nas\jobs\projet-photogrammetrie\Ricoh\005\JPG\R0003671.jpg" flags="32">
        </input>
	</source>
</RealityCapture>
```


text: ¿Cuál es el elemento químico que corresponde a "Au" en la tabla periódica?

text:
El elemento químico que corresponde a “Au” en la tabla periódica es el oro. Su número atómico es 79 y su peso atómico es 196,967 g/mol. Es un metal precioso blando de color amarillo dorado que se clasifica como metal pesado y noble. Su símbolo viene del latín aurum, que significa “brillante amanecer”.12

Espero que te haya servido esta información.

text: En que se usa el oro?

text:
El oro se utiliza en una variedad de aplicaciones, tanto en joyería y decoración como en tecnología y medicina. Aquí hay algunos ejemplos:

Joyería: el oro es uno de los metales preciosos más populares para la fabricación de joyas debido a su belleza y durabilidad.

Inversión: el oro se utiliza como una forma de inversión, porque puede actuar como una cobertura o protección contra la inflación y las fluctuaciones del mercado.

Electrónica: el oro es un excelente conductor eléctrico y se utiliza en dispositivos electrónicos, como circuitos integrados, contactos eléctricos y conectores.

Medicina: el oro se utiliza en algunos tratamientos médicos, como en la terapia contra el cáncer y en la fabricación de algunos implantes.

Industria aeroespacial: El oro se utiliza en la fabricación de equipos aeroespaciales debido a su alta conductividad y resistencia a la corrosión.

Industria de la platería y la orfebrería: El oro se utiliza para crear piezas de plata de alta calidad, ya que proporciona un revestimiento duradero y hermoso.

Industria química: El oro se utiliza en la producción de catalizadores químicos utilizados en la industria química.

text: ¿Existen aleaciones de oro con otros metales? ¿Qué nombres reciben y para qué se utilizan?

text: El oro tiene muchos usos. El uso principal del oro es la **joyería**. Más del 50% del oro utilizado actualmente es destinado para la industria de la joyería. También se usa en la **industria electrónica** debido a su alta conductividad y resistencia a la corrosión. El oro también se ha utilizado como **instrumento transaccional** por su valor y como **reserva de valor**. Además, el oro se ha utilizado en **medicina** como antiinflamatorio en el tratamiento de la artritis reumatoide y otras enfermedades reumáticas.

text: El elemento químico con el símbolo Au es el oro. Dicho símbolo proviene del latín "aurum".

text:
Corresponde al elemento químico Oro con el símbolo Au.
Es un metal de transición
Número atómico Z=79
Color amarillo metálico
Dicho símbolo proviene del latín "aurum".

text: El símbolo "Au" en la tabla periódica corresponde al oro

text: ¿Cual es la causa de que el oro sea tan caro? ¿Únicamente su escasez o existen otros motivos?

text: Por lo general lo que determina el valor del oro esta determinado por su escasez. Pero en el caso del oro también influye en su valor sus múltiples usos electrónicos, industriales, médicos y de ornamentación. Por otra parte también existen razones culturales e históricas, porque el oro desde épocas antiguas ha sido un bien apreciado y deseado utilizado como método de comprar bienes y mostrar estatus social. Por lo tanto si existen otros motivos del valor del oro que no son únicamente su escasez.

text: Los motivos más importantes son los que has dicho, la escasez, pero existen otros motivos. El oro siempre ha sido considerado el material más preciado a lo largo de la historia lo que le ha convertido en un material con prestigio. Además es muy apreciado por algunas características que tiene, como su fácil fundición, su brillo y su inoxidabilidad.

text: Dame una lista de componentes de una pc para  uso de software bim y uso profesional


text: What is fastest way to learn and study to retain long term information?


text: Can you recommend a few good novels for World War II


text: Cuántos días recomendas para poder visitar los principales puntos de interes en Buenos Aires?

text:
Recomendaría al menos de 4 a 5 días para poder visitar los principales puntos de interés en Buenos Aires de manera cómoda y sin apuro.

Buenos Aires es una ciudad grande y diversa, con muchos lugares interesantes para visitar y experiencias culturales para disfrutar. Algunos de los principales puntos de interés incluyen el barrio de La Boca, el cementerio de la Recoleta, el Teatro Colón, la Plaza de Mayo, el barrio de San Telmo, el barrio de Palermo, el Jardín Botánico, el Planetario, entre otros.

Además, hay una gran cantidad de museos, galerías de arte, restaurantes y tiendas que vale la pena explorar, por lo que una estadía más larga podría ser beneficiosa para poder disfrutar de la ciudad con calma y conocer más a fondo su cultura.

Si se quiere explorar los puntos de interés más importantes de Buenos Aires y tener una experiencia completa de la ciudad, recomendaría una estadía de al menos 4 a 5 días.

text: Toda una vida amigo, Buenos Aires es una de las ciudades más grandes del mundo

text: no eres mi amigo.


text: ¿Qué sucede si se consume azúcar en exceso?


tree_state: ranking

text: Pourriez-vous m'expliquer en détail le fonctionnement d'un modèle d'intelligence artificielle par diffusion, et la manière dont cela s'applique à un générateur d'images?

text:
Un modèle d'intelligence artificielle par diffusion (diffusion model en anglais) est un type de modèle d'IA qui utilise des réseaux de neurones pour générer des données à partir de données existantes. Il est souvent utilisé pour générer des images à partir d'un ensemble de données d'images existantes.

Le modèle est appelé "diffusion" car il utilise un processus de diffusion stochastique pour générer les images. Dans ce processus, chaque pixel de l'image est généré un par un, en commençant par le premier pixel et en le diffusant à travers l'image jusqu'au dernier pixel. À chaque étape, le pixel est généré en fonction des pixels précédents et d'un bruit aléatoire. Le bruit aléatoire est introduit pour permettre au modèle de créer des variations dans les images qu'il génère.

Plus précisément, le modèle fonctionne de la manière suivante :

Le modèle prend en entrée une image de départ, qui peut être une image existante ou une image aléatoire.

Le modèle génère une suite de bruits aléatoires, qui seront utilisés pour générer chaque pixel de l'image.

Le modèle divise l'image en plusieurs blocs, et traite chaque bloc un par un. Le premier bloc correspond au premier pixel de l'image.

Pour chaque bloc, le modèle utilise un réseau de neurones pour prédire la distribution de probabilité des valeurs possibles pour le prochain pixel, en fonction des pixels précédents et du bruit aléatoire associé à ce bloc.

Le modèle utilise cette distribution de probabilité pour générer le prochain pixel de l'image, en tirant une valeur aléatoire en fonction de la distribution de probabilité prédite.

Le modèle répète ce processus pour chaque bloc de l'image, en utilisant le pixel précédemment généré pour prédire la distribution de probabilité pour le pixel suivant.

Une fois que tous les pixels de l'image ont été générés, le modèle renvoie l'image complète.

En résumé, un modèle d'intelligence artificielle par diffusion génère des images pixel par pixel, en utilisant un processus de diffusion stochastique pour prédire la valeur de chaque pixel en fonction des pixels précédents et du bruit aléatoire. Ce type de modèle est souvent utilisé pour générer des images réalistes et de haute qualité à partir d'un ensemble de données existantes, en permettant au modèle de créer des variations et des nouveautés dans les images qu'il génère.

text:
Un modèle d'intelligence artificielle par diffusion, tel que le modèle DALL-E, est un type de modèle de génération de texte et d'image qui utilise une approche différente de celle des réseaux de neurones conventionnels. Au lieu de se baser sur une architecture de réseau de neurones profondes, les modèles de diffusion sont basés sur un processus de diffusion stochastique, qui permet de générer des images ou du texte en séquence.

Le modèle DALL-E, créé par OpenAI, est un exemple de modèle de diffusion qui a été spécifiquement conçu pour générer des images à partir de descriptions textuelles. Voici comment cela fonctionne en détail :

1. Le modèle reçoit une description textuelle de l'utilisateur, par exemple "un éléphant rose jouant de la guitare".
2. Le texte est transformé en un vecteur de haute dimension, qui est utilisé comme point de départ pour la génération d'image.
3. Le modèle génère une image partielle à partir de ce vecteur initial, qui est ensuite transmise à un processus de diffusion stochastique.
4. Le processus de diffusion stochastique divise l'image partielle en pixels individuels et les diffuse de manière itérative. À chaque étape, les pixels sont modifiés de manière à améliorer l'image globale.
5. Ce processus est répété plusieurs fois, avec des variations aléatoires introduites à chaque étape, jusqu'à ce que l'image finale soit générée.

En termes simples, le modèle de diffusion fonctionne en générant une image partielle à partir d'une description textuelle, puis en affinant progressivement cette image à travers un processus de diffusion stochastique. Ce processus permet au modèle de générer des images très détaillées et complexes, qui répondent aux exigences de la description textuelle initiale.

Il convient de noter que le modèle DALL-E utilise également des techniques de codage de texte avancées pour traduire les descriptions textuelles en vecteurs de haute dimension, ainsi que des techniques de mise en correspondance d'attention pour s'assurer que les parties de l'image correspondent correctement à la description textuelle. Tout cela contribue à rendre le modèle DALL-E extrêmement puissant et efficace pour générer des images à partir de descriptions textuelles.

text:
Un modèle d'intelligence artificielle par diffusion est une classe de modèles génératifs d'images qui utilise une approche itérative pour générer des images de haute qualité. Contrairement aux modèles génératifs adversaires (GAN) qui utilisent un réseau de générateur et de discriminateur, les modèles de diffusion travaillent directement avec la distribution de probabilité de l'image. Le modèle génère l'image de manière séquentielle, en diffusant progressivement de l'information à travers l'image.

Le processus de diffusion commence par l'échantillonnage d'un bruit blanc ou d'une image de départ. Ensuite, le modèle effectue un certain nombre d'étapes de diffusion, où il applique une transformation stochastique à chaque pixel de l'image. Cette transformation consiste à ajouter du bruit à chaque pixel en fonction de la distribution de probabilité conditionnelle calculée à partir des pixels précédents. Plus précisément, la probabilité conditionnelle est estimée par un réseau de neurones qui prend en entrée les pixels précédents et calcule une distribution de probabilité conditionnelle pour chaque pixel.

Une fois que toutes les étapes de diffusion sont terminées, l'image finale est obtenue en décodant la distribution de probabilité conditionnelle résultante pour chaque pixel. Cette décodification peut être effectuée de différentes manières, mais une approche courante consiste à utiliser un réseau de neurones avec des couches de déconvolution pour générer l'image finale.

Le modèle de diffusion est entraîné en maximisant la log-vraisemblance de l'image réelle. Cela signifie que le modèle apprend à générer des images qui ressemblent le plus possible à des images réelles, tout en restant fidèle à la distribution de probabilité conditionnelle calculée à chaque étape de diffusion.

Les modèles de diffusion ont récemment gagné en popularité pour la génération d'images de haute qualité. Ils ont été utilisés pour générer des images photoréalistes de visages humains, d'animaux et de paysages naturels, entre autres. Les avantages des modèles de diffusion incluent leur capacité à générer des images de haute qualité, leur capacité à contrôler le niveau de bruit et de détails dans l'image générée, ainsi que leur capacité à fournir des échantillons cohérents et fiables.

text: Merci bien ! Y a-t-il de nouveaux concepts prometteurs dans la recherche qui permet la génération d'images à part le modèle par diffusion ?

text:
Oui, il y a plusieurs nouveaux concepts prometteurs dans la recherche qui permettent la génération d'images.
 Voici quelques exemples :
 1. Les modèles à auto-encodeurs variationnels (VAE) : ces modèles sont capables de générer des images en apprenant à reconstruire des images existantes tout en imposant une distribution de probabilité sur les codes latents. Cela permet de générer des images en effectuant un échantillonnage aléatoire dans l'espace latent.
 2. Les flux de transformation : ces modèles utilisent des transformations continues pour générer des images. Ils ont été utilisés pour créer des modèles qui peuvent générer des images de manière contrôlée, en modifiant certains attributs de l'image de départ.
3. Les réseaux de génération de style (StyleGAN) : ces modèles sont capables de générer des images de haute qualité en apprenant à synthétiser des images à partir de différentes couches de représentation. Ils ont été utilisés pour créer des images de visages photoréalistes à partir d'un ensemble de données d'apprentissage.
4. Les modèles à mémoire à long terme (LSTM) : ces modèles sont capables de générer des séquences d'images en apprenant à prédire la prochaine image dans la séquence. Ils ont été utilisés pour créer des animations de personnages en mouvement.

Ces modèles sont tous des domaines de recherche actifs et prometteurs dans la génération d'images.
Cependant, il est important de noter que chaque modèle a ses propres avantages et inconvénients, et qu'il est important de choisir le modèle approprié en fonction de la tâche à accomplir.

text:
Oui, il y a plusieurs concepts prometteurs dans la recherche sur la génération d'images. En voici quelques exemples :

- Les modèles de génération d'images basés sur les flux : ces modèles utilisent une approche similaire aux modèles de diffusion en travaillant directement avec la distribution de probabilité de l'image. Cependant, au lieu d'appliquer des transformations stochastiques itératives, ils utilisent une transformation continue qui peut être inversée pour générer l'image finale. Les modèles de flux ont récemment montré des performances supérieures aux modèles de diffusion sur plusieurs tâches de génération d'images.

- Les modèles de génération d'images basés sur la méta-apprentissage : ces modèles apprennent à apprendre, en acquérant la capacité de s'adapter rapidement à de nouvelles tâches de génération d'images avec peu de données d'entraînement. Ils peuvent être utilisés pour générer des images personnalisées à partir d'un petit nombre d'exemples fournis par l'utilisateur.

- Les modèles de génération d'images basés sur l'apprentissage par renforcement : ces modèles utilisent une approche basée sur la récompense pour générer des images satisfaisantes pour l'utilisateur. Ils peuvent être utilisés pour générer des images qui répondent à des critères spécifiques, tels que la présence de certains objets ou couleurs.

- Les modèles de génération d'images basés sur l'attention : ces modèles utilisent des mécanismes d'attention pour se concentrer sur des parties spécifiques de l'image lors de la génération. Ils peuvent être utilisés pour générer des images avec des détails spécifiques, tels que des textures ou des motifs.

Ces concepts sont encore en développement et ne sont pas encore largement utilisés, mais ils montrent un grand potentiel pour la génération d'images dans le futur.

text: Et pour la génération de texte ?

text:
Un modèle d'intelligence artificielle par diffusion est un type de modèle qui utilise une méthode de diffusion pour générer des prédictions. Dans ce type de modèle, les prédictions sont générées en diffusant l'information à travers le réseau. Cette méthode est similaire à la façon dont l'information se propage dans un réseau social.

Lorsqu'il est appliqué à un générateur d'images, un modèle d'intelligence artificielle par diffusion fonctionne en générant progressivement une image pixel par pixel. Le modèle commence par générer un pixel et utilise ensuite cette information pour générer le pixel suivant. Cette méthode est répétée jusqu'à ce que l'image complète soit générée.

Une application courante des modèles d'intelligence artificielle par diffusion pour la génération d'images est la génération de visages humains réalistes. Les modèles d'intelligence artificielle par diffusion peuvent être entraînés sur de grandes quantités de données d'images pour apprendre les caractéristiques communes de ces images. Ils peuvent ensuite générer de nouvelles images en utilisant cette connaissance pour produire des images qui semblent réalistes.

En résumé, un modèle d'intelligence artificielle par diffusion est un type de modèle qui utilise une méthode de diffusion pour générer des prédictions, et lorsqu'il est appliqué à un générateur d'images, il fonctionne en générant progressivement une image pixel par pixel. Ce type de modèle est souvent utilisé pour la génération de visages humains réalistes et peut être entraîné sur de grandes quantités de données d'images pour apprendre les caractéristiques communes de ces images.

text: C'est vraiment très vague comme explication, il me semblait que le modèle par diffusion générait juste une image qui n'est que du bruit, en ensuite, hallucinaient une image dessus suivant ce qu'on lui a demandé de voir. Ce ne serait pas ça ?

text:
je suis désolé que mon explication vous semble vague.
Ce procédé est pourtant fortement inspiré du fonctionnement du cerveau humain.
Pourquoi dites-vous que l'image générée n'est que du bruit ?

text: l'algorithme de diffusion commence du bruit et essaie de reconstruire une image cohérente à partir de ce bruit, mais je comprends pas toutes les couches du reseau de neurones

text:
En effet, on peut voir un model de diffusion comme un debruiteur itératif.
Pour generer une image nette le model de diffusion va effectuer plusieurs operation de debruitage sur une image bruitée.
À chaque opération le model de diffusion va retirer une petite portion de bruit sur l'image.
Ainsi, le model de diffusion peut générer une image parfaitement nette à partir d'un bruit RGB.
Le processus de diffusion peut aussi s'appliquer sur autre chose que des images. Par exemple, Stable Diffusion n'effectue pas le processus de diffusion directement sur l'image, il effectue cette action dans un espace latent.

text: Je n'ai pas assez de conaissances sur ce domaine spécifique pour formuler une réponse plus précise.


tree_state: growing

text: Я слышал от своего преподавателя по русскому, что словари никогда не успевают за "живым" языком. Почему?

text:
Для более обстоятельного ответа на этот вопрос было бы полезно уточнить, о каких словарях идёт речь (орфографических, орфоэпических, лексических, фразеологических и т. д.) и, соответственно, за какими именно языковыми явлениями они не успевают (для разных словарей эта задача может быть в разной степени важной или не стоять вообще). Но если говорить в общем, то очевидный ответ указан в вопросе: любой живой язык (на котором активно общаются люди) постоянно изменяется. Обычно эти изменения происходят незаметно для его носителей, но в некоторых обстоятельствах (например, когда в обществе происходят быстрые перемены — политические, социальные или технологические) изменение языка может становиться очевидным. (Поспрашивайте у старших, как менялся русский язык во времена «перестройки», в «лихие девяностые», а потом в «нулевые», когда информационные технологии всё глубже проникали в широкие массы.)

Вероятно, ваш преподаватель не имел в виду буквальную «гонку» словарей за языком, в которой их составители изо всех сил стараются отразить все последние изменения, но технически не успевают достаточно быстро готовить новые издания к печати (хотя в некоторых случаях и такая ситуация возможна). Скорее, он говорил о том, что язык, как живой организм, является скорее динамическим процессом, чем статическим объектом, который можно зафиксировать и точно описать. Ведь язык — это не только и не столько набор слов и грамматических правил. Это ещё и совокупность миллионов фактических высказываний, ежечасно звучащих во всех уголках планеты, где говорят на данном языке. Все люди говорят по-разному: есть индивидуальные особенности речи, местные (например, в разных городах), профессиональные (например, у учёных и военных), социокультурные и т. д. Совсем не очевидно, когда и какие языковые практики должен фиксировать тот или иной словарь.

Представьте для наглядности, что кто-то из молодёжи запустил в своей среде новое словечко. Со временем (через дни, недели или годы) оно может забыться и исчезнуть, может распространиться в определённом кругу, пополнив какой-то жаргон или сленг, а может оказаться достаточно успешным мемом, чтобы, распространившись достаточно широко, стать частью языка. В зависимости от характера и масштаба распространения, новое слово может со временем быть внесено в разные словари (возможно, с пометкой «разговорное», «просторечное», «областное» и т. п.). Но никто не может с точностью указать момент, когда новое слово, выражение или другое языковое явление пересекло невидимую границу между языковым «отклонением» и полноправной частью языка. Кстати, граница эта проницаема в обе стороны: одни явления появляются, а другие постепенно исчезают, становясь сперва устаревшими, а потом и вовсе пропадая из большинства словарей.

text: А кто решает, как говорить правильно?

text:
Для большинства более-менее крупных языков существуют языковые академии и в большинстве случаев именно они это и определяют. Однако же я должен пояснить, что под "правильно" я всё-таки подразумеваю то, что они устанавливают некий **стандарт** языка, который нужен в конкретных ситациях, а вовсе не жёсткие правила, которые ни за что и ни при каких обстоятельствах нельзя нарушать (хотя небольшое количество лингвистов и академий с этим всё-таки несогласны).
На самом деле, конечно, фактически никто не сможет запретить вам выражаться в любой форме, в какой вы захотите. Это утверждение справедливо по крайней мере для всей повседневной жизни.
Если взять более широкий ответ на вопрос, то каждый человек, который пользуется языком, сам решает, какой язык для него более правильный. Для кого-то зв**О**нит — смертельный грех, а кому-то на это наплевать или он даже сам обычно именно так и говорит. Какие-то правила более универсальны и общеприняты среди носителей (например, подавляющее большинство пишет на русском языке всё-таки кириллицей), а какие-то нет (запасный выход).

А вот зачем нужна некая общая языковая норма (литературный язык) — вопрос отдельный и крайне объёмный. Но если вы хотите, могу ответить и на него.

text: К сожалению, как правило, горстка пожилых людей, не все из которых отличаются гибкостью мышления.

text: Что за горстка пожилых людей? Кто в нее входит? И почему для этой задачи важна гибкость мышления?

text: Средний возраст людей, сидящих в любых руководящих структурах, гораздо старше, чем средний возраст обычных людей (которые и являются основными пользователями языка). В контексте нашего вопроса, это приводит к закостенелости мышления, зацикленности на старых неактуальных правилах (которые более не используются в живом языке), нежеланию признавать новые тенденции в языке и расширять язык новыми словами (часто иностранного происхождения). Гибкость мышления важна, потому что в современном мире всё меняется очень быстро. К сожалению, большинство пожилых людей на руководящих должностях безнадёжно застряли в прошлом.

text: "Живой"язык меняется в режиме реального времени, в то время как для изменения словарей требуется время.

text: Привет.Напиши мне пост для страницы о здоровье и красоте.


text: Is statistics required if I want to learn machine learning?


text: Do we know of any planets outside of Earth that have oceans of liquid water?


text: 推薦我一些台灣小吃食物


text: Describe the process of creating a high-quality sword.


text: Podrías enseñarme algún truco para mejorar en Minecraft?


text:
I want you to give me a complex puzzle to solve, in the style of an escape room. So, one puzzle could need multiple others to be solved in advance (to get clues possibly).
I have about 20 minutes to kill so that'll be your timeline :) If I can't solve it in 20 minutes, say "Time's up, your dead!" and end the game.

Start!


text: En qué consistió la Guerra Fría?

text: La Guerra Fría fue un enfrentamiento político, económico, social, ideológico, militar e informativo el cual comenzó al término de la Segunda Guerra Mundial entre los bloques Occidental (capitalista) y Oriental (socialista), liderados por los Estados Unidos y la Unión de Repúblicas Socialistas Soviéticas respectivamente.

text: La Guerra Fría fue un período marcado por un conflicto político-ideológico entre Estados Unidos y la ex Unión Soviética (URSS), entre 1947 y 1991. Este lapso de tiempo polarizó al mundo en dos grandes bloques, uno alineado con el capitalismo y otro alineado con el comunismo.

text: La Guerra Fría fue un período marcado por un conflicto no armado entre Estados Unidos y la ex Unión Soviética (URSS), entre 1947 y 1991. Este lapso de tiempo dividió al mundo en dos grandes bloques, uno el capitalismo y el otro el comunismo.


text: ¿Cómo se puede implementar una función de pérdida en TensorFlow y cómo se puede utilizar para evaluar el rendimiento de un modelo?