От MELE
К All
Дата 15.06.2025 10:52:10
Рубрики WWII;

ИИ и история 1941 года

Спросил у GPT 4.1 телеграм бота о июне 1941 года
Получился следующий диалог:
Aleks, [15.06.2025 12:20]
какие вы можете привести причины проигрыша ссср приграничных сражений июня 1941 года

GPT и Миджорни | MegaFon bot, [15.06.2025 12:20]
Причины поражений СССР в приграничных сражениях июня 1941 года можно рассмотреть с нескольких ключевых позиций:

1. Неожиданность нападения: Несмотря на наличие разведданных, советское руководство и командование были не готовы к внезапному масштабному нападению Германии 22 июня 1941 года. Это привело к дезорганизации и замедленной реакции войск.

2. Разгромные удары по аэродромам и коммуникациям: Немецкая авиация нанесла мощные удары по советским аэродромам, уничтожив значительную часть авиации на земле, что лишило Красную Армию важной поддержки с воздуха.

3. Недостаточная подготовленность и мораль: Многие советские войска были в процессе мобилизации и переоснащения, а также испытывали недостаток опыта в боевых действиях такого масштаба. К тому же, моральный дух был ослаблен внезапностью нападения.

4. Проблемы в управлении и связи: Командование часто сталкивалось с перебоями в связи и недостаточной координацией между подразделениями, что затрудняло эффективное управление войсками в условиях быстроменяющейся обстановки.

5. Тактическое превосходство немецких войск: Немцы применяли тактику блицкрига — быстрые и скоординированные удары танков, авиации и пехоты, что приводило к окружениям и разрушению советских частей.

6. Размещение войск вдоль границы: Советские войска были сосредоточены слишком близко к государственной границе, что не оставляло времени на маневры и организованное отступление при внезапном нападении.

Эти факторы вместе привели к тяжелым потерям и отступлению советских войск в первые недели войны. Если хотите, могу подробнее рассказать о каждом из этих пунктов.

Aleks, [15.06.2025 12:25]
по 6 пункту с вами не соглашусь как раз красная армия не была сосредоточена у границы там находились лишь части прикрытия по планам прикрытия Для того чтобы красная армия была сосредоточена у границы надо было провести развертывание и мобилизацию что запоздало

GPT и Миджорни | MegaFon bot, [15.06.2025 12:25]
Спасибо за ваше замечание, это важный нюанс.

Действительно, по состоянию на 22 июня 1941 года основные силы Красной Армии не были полностью развернуты непосредственно на самой границе. Большая часть войск находилась в глубине территории, а у границы располагались в основном части прикрытия и пограничные гарнизоны. Полное развертывание и мобилизация планировались, но не были завершены к моменту нападения.

Таким образом, можно сказать, что советское командование планировало создать глубоко эшелонированную оборону с прикрытием на переднем крае и основными силами в резерве. Однако внезапность и скорость немецкого наступления не позволили завершить развертывание и мобилизацию, что существенно осложнило организацию обороны.


Тоже самое спрашивал у локально развернутой LLM gemma2 27b
Там тезисы только что не как у Резуна были.
Понятно что это связано с теми источниками и электронными базами на которых проводилось обучение модели.
Но у нас уже базы Подвиг народа, Память народа и Мемориал существуют давно.
Разве было бы трудно российским держателям ИИ , тому же Сбербанку произвести обучение на реальных базах документов и последних российских исследованиях ? Или все упирается в деньги ?
От Gomer
К MELE (15.06.2025 10:52:10)
Дата 16.06.2025 15:53:50

Re: ИИ и...

Приветствую.
Ну вот ответ бесплатной версии ChatGPT по пункту 6 и источники на которые она ссылается.

"
Дай выжимку по известным тебе научным источникам касающегося пункта 6.


ChatGPT said:
Вот научная выжимка по пункту 6 – размещение советских войск слишком близко к границе – с опорой на авторитетные исторические исследования и мемуары:

📌 Суть проблемы
Размещение войск вблизи государственной границы в 1941 году стало одной из ключевых причин их окружения и разгрома в первые недели войны.

🔍 Основные научные и мемуарные источники:
1. Дэвид Гланц (David Glantz)
– Один из ведущих западных исследователей РККА в 1941 году.

В книге “Stumbling Colossus: The Red Army on the Eve of World War” (1998), Гланц пишет, что советские войска в приграничных округах находились в невыгодном оперативном положении.

По его мнению, первые эшелоны были слишком уязвимы, а вторые — не успевали развёртываться, потому что размещались далеко от укреплённых районов и под постоянной угрозой авиации и танковых прорывов.

Разграничение между эшелонами было неэффективным, командование теряло контроль.

Цитата:

“The forward deployment of Soviet forces made them vulnerable to German preemptive strikes, especially as the Red Army was still mobilizing and lacked operational depth.”

2. Махмут Гареев (генерал армии, военный историк)
– Один из главных советских и российских специалистов по Великой Отечественной.

В трудах (в частности, "1941 год — уроки и выводы") он подчёркивает, что ошибки в стратегическом развертывании стали результатом переоценки наступательных возможностей РККА.

Согласно его анализу, Сталин и Генштаб стремились скрытно подготовиться к возможному "превентивному" удару и выдвинули войска ближе к границе.

Это приводило к тому, что соединения не успевали занять оборону и теряли возможность отступления или манёвра.

Цитата:

"Выдвижение соединений к границе без полноценного тылового обеспечения и прикрытия флангов сделало их жертвами первой волны удара Вермахта."

3. Александр Храпченко и Валерий Замулин
– Современные российские военные историки, активно работающие с архивами.

В ряде статей и работ (например, “1941. Генералы и армия”) анализируют оперативные директивы Генштаба РККА за май–июнь 1941.

Указывают на несогласованность действий между штабами округов и центром. Часто армии стояли “в упор” к границе, при этом не имели полного боевого развертывания.

Пример: 4-я армия в Беларуси и 6-я армия на Юго-Западном фронте — фактически сразу были окружены, не имея ни поля для манёвра, ни стратегических резервов за спиной.

4. Мемуары Г. К. Жукова ("Воспоминания и размышления")
Жуков признаёт, что многие армии были размещены у границы в состоянии частичной готовности.

Прямо пишет, что ожидал возможного конфликта, но решение о выдвижении войск принималось с оглядкой на "непровоцирование" Гитлера.

Упоминает также, что укреплённые районы были недостроены, а оборона — недоразвёрнута."

Видно, что система обучена на общедоступной литературе. Если мы возьмем тот же движок и обучим его на первичных документах, то возможно система сможет сделать другие выводы.
От apple16
К MELE (15.06.2025 10:52:10)
Дата 16.06.2025 10:25:03

"ИИ" в современном изводе это просто болталка

Те условно говоря "журналист", который не понимает о чем говорит, но ловко это делает.

Соотвественно сфера применения - генерить связные тексты, которые никто не будет читать для снижения формальных нагрузок.

Второе применение - к корпусу проверенных узкоспециализированных текстов прикрутить болталку чтобы по ним отвечала (без фантазий). Это как бы удобно и быстрее чем искать поиском.

Пытаться "спрашивать" о чем-то это нецелевое применение - в ответ будет мейнстримный контент. Те узнать что думают по вопросу вообще "в википедии". Ценность, как источника информации незначительная. Те как бы если вы в теме полный ноль, то будет какой-то список вопросов, которые надо потом дальше копать.
От Паршев
К apple16 (16.06.2025 10:25:03)
Дата 26.06.2025 00:49:11

В "Сумме технологии" обсуждался машинный перевод

и именно проблема - можно ли адекватно перевести текст, не понимая его смысла. Тогда считалось, что нельзя.
Но ближе к нашему времени выяснилось, что если выявить весьма формальные грамматические правила - то получаются переводы некоторых оборотов ну вот прямо как от живого переводчика.
От apple16
К Паршев (26.06.2025 00:49:11)
Дата 26.06.2025 16:34:54

Пару дней назад окучивал японский журнальчик

Если не заморачиваться то не зная языка получается приличный текст.
Корабли, вертолеты, лодки они примерно одинаковые везде - есть на английском текст значит и тут все понятно.

Но один термин MAC, マック (Makku) встал колом
По логике это кожух на трубе/дымоходе (вся конструкция вместе) и это от англосаксов зашло к младшим братьям японцам типа как "макинтош" не в смысле прорезиненого, а в смысле что закрывает.

Те машинный перевод на этом закончился - он ничего не понимает и я, реципиент, не очень почнимаю. Только собрав пяток мест где есть упоминание и посмотрев на картинки можно составить некотрое представление.

Советские тоже не разобрались кстати - неудачно написали
https://www.wrk.ru/forums/attachment.php?item=2229591
От apple16
К apple16 (26.06.2025 16:34:54)
Дата 26.06.2025 16:52:37

Есть wiki, но нет источников откуда это написали

https://en.wikipedia.org/wiki/Mack_(naval_architecture)
От petrovich
К Паршев (26.06.2025 00:49:11)
Дата 26.06.2025 11:06:21

Re: В "Сумме...


>Но ближе к нашему времени выяснилось, что если выявить весьма формальные грамматические правила - то получаются переводы некоторых оборотов ну вот прямо как от живого переводчика.

Без понимания смысла получается "Голый кондуктор бежит под трамваем". И у живого переводчика, и у ИИ.
От Паршев
К petrovich (26.06.2025 11:06:21)
Дата 26.06.2025 14:00:42

Вы как раз "Сумму" 60-х годов цитируете


>>Но ближе к нашему времени выяснилось, что если выявить весьма формальные грамматические правила - то получаются переводы некоторых оборотов ну вот прямо как от живого переводчика.
>
>Без понимания смысла получается "Голый кондуктор бежит под трамваем". И у живого переводчика, и у ИИ.

Нормальный машинный перевод определяет предметную область, причем по формальным правилам, и переводит правильно. Еще в бумажных словарях появились пометки, какой перевод относится к какому подмножеству языка - думаете зачем они? Вот чтобы "живой переводчик" знал, какое слово поставить на место naked, голый или неизолированный.
От park~er
К apple16 (16.06.2025 10:25:03)
Дата 16.06.2025 21:40:14

Это уже реальный инструмент


>Соотвественно сфера применения - генерить связные тексты, которые никто не будет читать для снижения формальных нагрузок.

>Второе применение - к корпусу проверенных узкоспециализированных текстов прикрутить болталку чтобы по ним отвечала (без фантазий). Это как бы удобно и быстрее чем искать поиском.

Стоимость разработок падает в 10.000 раз в нашенских условиях. Код и артефакты на заточенных моделях приличного качества.
От apple16
К park~er (16.06.2025 21:40:14)
Дата 16.06.2025 22:20:06

Не знаю - кодить что-то это вообще время не занимает в наших условиях

по сравнению с понять что кодить делать и согласовать это.

Есть голубая мечта топ менеджмента сократить личный состав и почикать косты, но так это не работает. Их на этом бессовестно обманывают ))
От Iva
К apple16 (16.06.2025 10:25:03)
Дата 16.06.2025 10:38:04

Re: "ИИ" в...

Привет!

>Те условно говоря "журналист", который не понимает о чем говорит, но ловко это делает.

это сильно зависит от области применения. В компьютерных переводчиках ИИ (математические модели) уже забили лингвистическо-математические модели.
существенно дешевле и лучше.

но для общего контекста - естественно нельзя этими методами получить больше, чем вложили. В отличии от обучения человека.

Но и с людьми - далеко не каждый может пойти дальше.

Владимир
От apple16
К Iva (16.06.2025 10:38:04)
Дата 16.06.2025 10:49:16

Это тоже ''болталка" - гуманитарные доблести (память и количество прочитанных

книг) да, убиты практически в ноль. Переводчик с японского не нужен,
но чтобы пользоваться результатом перевода нужно понимать тему.
От AMX
К apple16 (16.06.2025 10:49:16)
Дата 16.06.2025 12:10:56

Re: Это тоже...

>книг) да, убиты практически в ноль. Переводчик с японского не нужен,
>но чтобы пользоваться результатом перевода нужно понимать тему.

ChatGPT переводится как Generative Pre‑trained Transformer. Смысл его кодировка текста в набор данных(векторов) в результате которого происходит выделение главного объекта в сложных предложениях, его свойств и пр. Или трансформация текста в вектора разной подчиненности. При применении декодера на разные языки трансформер превращается в переводчика.

Поэтому возникает иллюзия, что у него есть мозги. Хотя всё дело в обучающих данных, по которым выделяются главные объекты в предложении и их свойства. Поэтому переформулирование вопроса может давать другой результат, хотя по сути это лишь изменение ранжирования важности слов в поисковом запросе, по которому он извлекает из базы готовые тексты. При этом он может из текста удалять куски, которые не подходят к созданной векторной модели, а декодеры могут изменять предложения, сохраняя их смысл, т.к. они не переводят исходный текст, а строят предложения из векторов. Тут возникает еще большая иллюзия наличия мозгов, т.к. создается впечатление, что машина говорит своими словами.
От Iva
К MELE (15.06.2025 10:52:10)
Дата 16.06.2025 07:33:42

Re: ИИ и...

Привет!

>Спросил у GPT 4.1 телеграм бота о июне 1941 года

и вам выложили самые распространённые точки зрения в русскоязычном интернете.
и ничего кроме этого он не мог.

потому что он именно такой "интеллект". По его созданию, методам сидящим внутри и накоплению информации.

БигДата под другим название грубо говоря.

Владимир
От MELE
К Iva (16.06.2025 07:33:42)
Дата 16.06.2025 16:17:58

Re: ИИ и...

>Привет!

>>Спросил у GPT 4.1 телеграм бота о июне 1941 года
>
>и вам выложили самые распространённые точки зрения в русскоязычном интернете.
>и ничего кроме этого он не мог.

>потому что он именно такой "интеллект". По его созданию, методам сидящим внутри и накоплению информации.

Не о каком интеллекте у LLM вообще нет речи. Вопрос в возможности консолидации информации и выдачи ее по запросу. В этом LLM заменяет поиск информации по интересующей теме в интернете. На работе мы используем локально развернутые модели для быстрого создания простого кода на powershell, python, SQL и нам ясно что модель в сложных запросах может вполне дать результат с галлюцинациями т. к. думать она не умеет. Здесь наверно суть в том, что обученная на достоверных исторических данных модель для мало знакомого с историей ВОВ пользователя может дать вполне адекватный ответ на острые вопросы, заменив противоречивое гугление интернета. И я не уверен что при обучении GPT использовались в большом количестве российские открытые военно-исторические базы. На вопрос об источниках обучения модель ссылается на коммерческую тайну. Хотя , например, по медицинским вопросам в качестве источников обучения модель прямо приводит только западные медицинские базы - Pubmed,Cohrane,Drugbank и другие, где российских данных очень мало.
От park~er
К MELE (15.06.2025 10:52:10)
Дата 15.06.2025 22:38:41

Концепция LLM имеет изъяны

>Понятно что это связано с теми источниками и электронными базами на которых проводилось обучение модели.
>Но у нас уже базы Подвиг народа, Память народа и Мемориал существуют давно.
>Разве было бы трудно российским держателям ИИ , тому же Сбербанку произвести обучение на реальных базах документов и последних российских исследованиях ? Или все упирается в деньги ?

Вижу этот процесс изнутри. Сейчас разработка ИИ-инструментов напоминает ... использование пара или электричества: перспективы огромные, нужно быстро бежать и много делать.
ИМХО, для Сбера или Яндекса, предоставление внешним пользователям ИИ-ресурса проходит по статье маркетинг, со всеми вытекающими.
ИМХО, описанная задача входит в зону ответственности: профильных институтов АН РФ, МО РФ и РВИО. Задача решается как два пальца ... Покупается мощность, разворачивается Qwen и/или DeepSeek, скармливается ему/им все имеющиеся ресурсы (история, экономика, культура, политика). Ву а ля.
От Slick
К park~er (15.06.2025 22:38:41)
Дата 16.06.2025 08:56:25

Re: Концепция LLM...

>>Понятно что это связано с теми источниками и электронными базами на которых проводилось обучение модели.
>>Но у нас уже базы Подвиг народа, Память народа и Мемориал существуют давно.
>>Разве было бы трудно российским держателям ИИ , тому же Сбербанку произвести обучение на реальных базах документов и последних российских исследованиях ? Или все упирается в деньги ?
>
>Вижу этот процесс изнутри. Сейчас разработка ИИ-инструментов напоминает ... использование пара или электричества: перспективы огромные, нужно быстро бежать и много делать.
>ИМХО, для Сбера или Яндекса, предоставление внешним пользователям ИИ-ресурса проходит по статье маркетинг, со всеми вытекающими.
>ИМХО, описанная задача входит в зону ответственности: профильных институтов АН РФ, МО РФ и РВИО. Задача решается как два пальца ... Покупается мощность, разворачивается Qwen и/или DeepSeek, скармливается ему/им все имеющиеся ресурсы (история, экономика, культура, политика). Ву а ля.

А результат какой на выходе хотите? Llm вам даст читаемый текст, не более.
От Pout
К Slick (16.06.2025 08:56:25)
Дата 17.06.2025 15:20:01

Re: Концепция LLM...

>>>Понятно что это связано с теми источниками и электронными базами на которых проводилось обучение модели.
>>>Но у нас уже базы Подвиг народа, Память народа и Мемориал существуют давно.
>>>Разве было бы трудно российским держателям ИИ , тому же Сбербанку произвести обучение на реальных базах документов и последних российских исследованиях ? Или все упирается в деньги ?
>>
>>Вижу этот процесс изнутри. Сейчас разработка ИИ-инструментов напоминает ... использование пара или электричества: перспективы огромные, нужно быстро бежать и много делать.
>>ИМХО, для Сбера или Яндекса, предоставление внешним пользователям ИИ-ресурса проходит по статье маркетинг, со всеми вытекающими.
>>ИМХО, описанная задача входит в зону ответственности: профильных институтов АН РФ, МО РФ и РВИО. Задача решается как два пальца ... Покупается мощность, разворачивается Qwen и/или DeepSeek, скармливается ему/им все имеющиеся ресурсы (история, экономика, культура, политика). Ву а ля.
>
>А результат какой на выходе хотите? Llm вам даст читаемый текст, не более.


на всякий случай увлекающимся генерёнкой (для меня она патологоанатмический интерес представляет, я ее у студентов и пр. гашу)
уже сложилась правовая практика


https://nevskylaw.ru/knowledge/avtorskie-prava-na-kontent-sozdannyj-s-pomoshchyu-ii
Как бы так сделать шоб работать с ИИ без правовых проблем
Вот что нужно сделать, чтобы использовать ИИ-контент законно и безопасно:
ключ — «significant human input»

Вносите творческий вклад. Не публикуйте «сырые» работы ИИ. Дорабатывайте, редактируйте, структурируйте.
Маркируйте контент. Прямо указывайте, что использовался ИИ. Это уже требуется в ряде юрисдикций (ЕС, Китай).
Используйте лицензированные инструменты. Adobe Firefly, DALL·E и др. предоставляют права на коммерческое использование.
Оформляйте лицензии на обучающие данные, если вы разрабатываете собственные модели.
Проконсультируйтесь с юристами. Лучше заранее оценить риски, чем решать проблемы в суде.
Отслеживайте практику. В сфере ИИ все меняется быстро: судебные решения могут установить важные прецеденты.
Информируйте аудиторию. Создайте доверие, открыто сообщая об использовании ИИ.