Анализ страницы https://gwern.net/scaling-hypothesis
Основное Готовность: 100%
Домен
gwern.net
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 13.10.2026 16:12:15.
Сервер поддерживает HTTP/3 (QUIC) — новейший протокол.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en-us
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en-us.
Скорость загрузки
~0,22сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,22сек оптимальна.
Объем документа
281Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 281Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 5
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 5 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /static/css/head.css?v=1786427108 | |
| stylesheet | /static/css/style.css?v=1786427108 | |
| js | /static/js/head.js?v=1786427108 | |
| js | /static/js/script.js?v=1786427108 | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-18912926-1 |
Серверные заголовки
Кол-во: 9
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 9шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Fri, 21 Aug 2026 02:15:02 GMT |
| Server | cloudflare |
| Cache-Control | public, max-age=77760000, immutable |
| nel | {"report_to":"cf-nel","success_fraction":0.0,"max_age":604800} |
| cf-cache-status | DYNAMIC |
| Vary | accept-encoding |
| report-to | {"group":"cf-nel","max_age":604800,"endpoints":[{"url":"https://a.nel.cloudflare.com/report/v4?s=OHckUycTk5zQJ1ZJS%2BO0tjuptlMjp2bVCdlxSv4OGet7vFJd2p2n9iHkQDHaPMobb3VM6ZMj3aVf7l1HocS%2BxMLQ12u0yKYlvrHcu72PEuCy3N4U4Em4jsFE1A%3D%3D"}]} |
| cf-ray | a2e620b09c56f13d-DME |
| Alt-Svc | h3=":443" |
CMS
WordPress
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
Сайт работает на CMS WordPress.
Веб-сервер
Cloudflare
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере Cloudflare.
Мета-теги Готовность: 50%
Title
The Scaling Hypothesis · Gwern.net
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение: 34, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
On GPT-3: meta-learning, scaling, implications, and deep theory. The scaling hypothesis: neural nets absorb data & compute, generalizing and becoming more Bayesian as problems get harder, manifesting new abilities even at trivial-by-global-standards-scale. The deep learning revolution has begun as foretold.
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо уменьшить число символов в description (текущее значение: 312, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
ai/nn/transformer/gpt/3, ai/scaling, cs/algorithm, insight-porn, reinforcement-learning/safe, reinforcement-learning/scaling, sociology, transhumanism
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://gwern.net/scaling-hypothesis
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1.0
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Разметка OpenGraph
Кол-во: 4
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:image | https://gwern.net/doc/ai/nn/transformer/gpt/2020-brown-gpt3-figure13-meanperformancescalingcurve.png |
| og:image:alt | Figure 1.3 from Brown et al 2020 (OpenAI, GPT-3), showing roughly log-scaling of GPT-3 parameter/compute size vs benchmark performance on all text/natural language benchmarks test. |
| og:image:height | 636 |
| og:image:width | 1005 |
Все мета-теги
Кол-во: 32
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 32шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1.0 |
| name | title | The Scaling Hypothesis |
| name | citation_title | The Scaling Hypothesis |
| name | og:title | The Scaling Hypothesis |
| name | twitter:title | The Scaling Hypothesis |
| name | generator | Hakyll |
| name | creator | gwern.net |
| name | author | Gwern |
| name | citation_author | Gwern |
| name | contact | https://gwern.net/me#contact |
| name | twitter:creator | gwern |
| name | twitter:site | gwern.net |
| name | og:site | gwern.net |
| name | og:type | article |
| name | description | On GPT-3: meta-learning, scaling, implications, and deep theory. The scaling hypothesis: neural nets absorb data & compute, generalizing and becoming more Bayesian as problems get harder, manifesting new abilities even at trivial-by-global-standards-scale. The deep learning revolution has begun as foretold. |
| name | og:description | On GPT-3: meta-learning, scaling, implications, and deep theory. The scaling hypothesis: neural nets absorb data & compute, generalizing and becoming more Bayesian as problems get harder, manifesting new abilities even at trivial-by-global-standards-scale. The deep learning revolution has begun as foretold. |
| name | keywords | ai/nn/transformer/gpt/3, ai/scaling, cs/algorithm, insight-porn, reinforcement-learning/safe, reinforcement-learning/scaling, sociology, transhumanism |
| name | dc.date.issued | 2020-05-28 |
| name | citation_publication_date | 2020-05-28 |
| name | dcterms.modified | 2022-01-02 |
| name | dcterms.rights | CC PD-0 |
| name | dc.rights | https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ |
| name | citation_fulltext_html_url | https://gwern.net/scaling-hypothesis |
| name | og:url | https://gwern.net/scaling-hypothesis |
| name | page-body-classes | page-scaling-hypothesis dropcaps-kanzlei |
| name | citation_fulltext_world_readable | |
| name | color-scheme | light dark |
| property | og:image | https://gwern.net/doc/ai/nn/transformer/gpt/2020-brown-gpt3-figure13-meanperformancescalingcurve.png |
| property | og:image:alt | Figure 1.3 from Brown et al 2020 (OpenAI, GPT-3), showing roughly log-scaling of GPT-3 parameter/compute size vs benchmark performance on all text/natural language benchmarks test. |
| property | og:image:height | 636 |
| property | og:image:width | 1005 |
| property | gwern:thumbnail:css-classes | outline |
Оптимизация Готовность: 82%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 233 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 103 достаточно.
Кол-во знаков контента 105526 на странице оптимально.
Кол-во слов 17432 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 12. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h2> 3. Это хорошо.
На странице присутствуют заголовки <h3> 3.
Тошнота
7,94
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
29,15%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| scaling | 63 | 0,36% |
| models | 53 | 0,30% |
| learning | 51 | 0,29% |
| because | 41 | 0,24% |
| training | 40 | 0,23% |
| compute | 39 | 0,22% |
| meta-learning | 29 | 0,17% |
| enough | 29 | 0,17% |
| things | 24 | 0,14% |
| without | 24 | 0,14% |
| neural | 23 | 0,13% |
| research | 23 | 0,13% |
| better | 22 | 0,13% |
| problems | 21 | 0,12% |
| language | 21 | 0,12% |
| agency | 20 | 0,11% |
| people | 20 | 0,11% |
| problem | 20 | 0,11% |
| hypothesis | 19 | 0,11% |
| trained | 19 | 0,11% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 409 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не загружен
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt вернул ошибку 301! Проверьте настройки сайта и веб-сервера!
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 109
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 109 оптимально.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /design |
website features
|
|
| /sidenote |
sidenotes
|
|
| /about |
Site
|
|
| /me |
Me
|
|
| /changelog |
New
|
|
| /blog/index |
Blog
|
|
| /doc/newest/index |
Links
|
|
| /doc/ai/nn/transformer/gpt/3/index |
GPT-3
|
|
| /doc/ai/scaling/index |
AI scaling
|
|
| /doc/cs/algorithm/index |
algorithm
|
|
| /doc/insight-porn/index |
insight porn
|
|
| /doc/reinforcement-learning/safe/index |
AI safety
|
|
| /doc/reinforcement-learning/scaling/index |
RL scaling
|
|
| /doc/sociology/index |
sociology
|
|
| /doc/transhumanism/index |
transhumanism
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/976e1c301dc310a3cfacce9ef5b4af30c660e6ee.html |
/r/MLScaling
|
|
| /fiction/clippy |
“It Looks Like You’re Trying To Take Over The World”
|
|
| /scaling-hypothesis-revisited |
“Scaling Hypothesis Revisited”
|
|
| /doc/www/situational-awareness.ai/c2aa281b86a1e6fc4e06386feef93beb737123ed.html |
<em>Situational Awareness</em>
|
|
| /doc/www/ai-2027.com/766cd675fd91bfe9716c7cc6e38a2982b43d9911.html |
<em>AI 2027</em>
|
|
| /llm-catapult |
“Human-like Neural Nets by Catapulting”
|
|
| /gpt-3 |
“GPT-3 Creative Writing”
|
|
| /gpt-2 |
my old finetuned GPT-2 poetry
|
|
| /doc/www/justpaste.it/b5a07c7305ca81b0de2d324f09445f9ef407c17e.html |
random samples
|
|
| /doc/www/openai.com/e7b698d924327364328fcc135de15ee6e4823044.html |
“OpenAI API”
|
|
| /doc/www/justpaste.it/b5a07c7305ca81b0de2d324f09445f9ef407c17e.html |
random samples
|
|
| /doc/www/openai.com/84f579b9ef6f43b9c48def656caef9309d20f8f5.html |
GPT-1
|
|
| /forking-path |
whether there is any way which it might work
|
|
| /doc/www/nv-adlr.github.io/498e2f976d807cbfe54cd891bb64d9fe0f0f9f6a.html |
MegatronLM
|
|
| /doc/www/www.microsoft.com/879d00b0771726c7a08e6951f1aa29a2f16aa062.html |
Turing-NLG
|
|
| /doc/ai/scaling/2009-halevy.pdf |
“the unreasonable effectiveness of data”
|
|
| /doc/ai/scaling/2017-koehn-figure3-bleuscoreswithvaryingamountsoftrainingdata.png |
Koehn & Knowles 2017
|
|
| /doc/www/openai.com/b941557eb4e7cd4a1aa177dbad296f920e0d6cd7.html |
“AI and Compute”, Amodei et al 2018
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/bb333823848082a90908382b4e1bcf9ad33e5a6d.html |
100–1000×
|
|
| /doc/www/news.microsoft.com/99cb8f23e979e27bc9ce17a805349cf6153acbb5.html |
fancy new supercomputer
|
|
| /doc/ai/2020-adiwardana-meena-figure1-humanratingsvslikelihood.png |
Meena’s perplexity vs human-ness chatbot ratings
|
|
| /doc/ai/nn/transformer/gpt/2020-brown-figure313-humanabilitytodetectmodelgeneratednewsstories.jpg |
probability of fooling humans by parameter count
|
|
| /doc/ai/nn/transformer/gpt/2020-hendrycks-figure1b-gpt3-qascaling.png |
GPT-3 model size vs Q&A
|
|
| /doc/www/arxiv.org/a8c13af08875d3fd9b1303535ec6929901b3f5b8.pdf |
Hendrycks et al 2020
|
|
| /doc/www/localhost/9110750e23636b59bc906815143e5848b0fcf1b8.html |
Geoff Hinton
|
|
| /doc/www/arxiv.org/698400da2f4ae545e7be4aab3c9ae93a51dbff5c.pdf |
Warstadt et al 2020
|
|
| /doc/ai/nn/fully-connected/index |
work surprisingly well
|
|
| /doc/www/arxiv.org/f0ad6e381a59a9d948adfff8f554642fdef5e368.pdf |
the simple optimizers work fine
|
|
| /doc/www/arxiv.org/f75f5fe30e766cc805e1352792f6bdaa2f7a7999.pdf |
ResNeXt
|
|
| /doc/www/arxiv.org/cff443f62710c3854a54c260b64b451983027c72.pdf |
robustify
|
|
| /doc/www/www.technologyreview.com/c9fe27b03659d2ac254075ad59538249d12389dd.html |
OA’s interest in big multimodal models
|
|
| /doc/www/arxiv.org/84ece82d735c9be9b70a28c54c1ced8f397c81b1.pdf |
Transformers
|
|
| /doc/www/arxiv.org/91d05cb4826475027d44c20888258e55f85d3a23.pdf |
Chaplot et al 2017
|
|
| /doc/www/arxiv.org/d3ff9252cbcf4fb7013fc3a5c31ad77eafd503a9.pdf |
Lake 2019
|
|
| /doc/ai/scaling/1995-breiman.pdf |
Breiman
|
|
| /doc/www/openai.com/368514e852092f70dc4237162e90b92b5ceaa53b.html |
‘double descent’
|
|
| /doc/www/arxiv.org/aea56633ef88d71aadfb45b62bb1a218cda38102.pdf |
Bayesian neural network
|
|
| /doc/www/colah.github.io/2d2a03bce5f6de8b48799f894aee58479e2a9f48.html |
high-dimensional
|
|
| /doc/ai/scaling/2020-hasson.pdf |
interpolating over data
|
|
| /doc/psychology/neuroscience/2012-herculanohouzel.pdf |
scaled-up primate brains
|
|
| /doc/ai/scaling/2014-cambria.pdf |
Cambria & White 2014
|
|
| /doc/psychology/linguistics/2011-collobert.pdf |
Collobert et al 2011
|
|
| /doc/cs/algorithm/information/compression/1996-teahan.pdf |
Teahan & Cleary 1996
|
|
| /doc/ai/nn/transformer/gpt/2019-radford-figure4-gpt2validationloss.jpg |
Figure 4
|
|
| /doc/ai/nn/transformer/gpt/2020-brown-figure31-gpt3scaling.png |
Brown et al 2020
|
|
| /doc/ai/scaling/mixture-of-experts/index |
mixture-of-expert models
|
|
| /doc/www/deepmind.google/d37faae33b5428b60a05c8a444a1cce432eef16a.html |
Agent57
|
|
| /doc/www/warontherocks.com/fd1ea16f6c32503a68269a38b235095fad81b3e0.html |
doesn’t even let its developers use Tensorflow or PyTorch
|
|
| /doc/www/www.microsoft.com/52910c912dc887bd735617b0892267bef7fa9e40.html |
ZeRO-2
|
|
| /doc/www/www.microsoft.com/9c296826f3b501d40c1c3ae000a24b09890d8fc5.html |
1t-scale training
|
|
| /doc/www/jetpress.org/3d313da208f6eac437cf56b4dca0acc49c93da33.html |
Moravec
|
|
| /doc/www/news.ycombinator.com/9d58cf26d5010d96fab68ded7e00482e59fd1d45.html |
all the experts
|
|
| /doc/existential-risk/1940-sciam-harrington-nuclearweapons-dontworryitcanthappen.pdf |
“Don’t Worry—It Can’t Happen”
|
|
| /doc/www/srconstantin.wordpress.com/d1568a58322e49bb2aa146e6d8e4ee68d6deb785.html |
authority
|
|
| /tool-ai |
tool AIs <em>want</em> to be agent AIs
|
|
| /story-of-your-life |
“Story Of Your Life”
|
|
| /turing-complete |
Turing-completeness
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/d564bc45818101fc13a5fc32fadcaef811d1eab7.html |
meta-learning
|
|
| /doc/www/arxiv.org/b85a4e82b077f63433d9694332c2407e7e0f9e02.pdf |
Schmidhuber 2015
|
|
| /doc/www/arxiv.org/2f1937f3dc1828a15a1c2e642fa2141efb6c7e5b.pdf |
2018
|
|
| /doc/www/localhost/db031f554817da3a8804d9b1e96dc3985ad1d24f.html |
only once
|
|
| /doc/ai/scaling/hardware/2008-sandberg-wholebrainemulationroadmap.pdf |
<em>Whole Brain Emulation Roadmap</em>
|
|
| /doc/www/aiimpacts.org/c30ac9e36b12c9adbb84c52c17138a7df8481062.html |
“2019 recent trends in GPU price per FLOPS”
|
|
| /doc/ai/nn/transformer/attention/index |
efficient attention
|
|
| /doc/www/old.reddit.com/52b1364dcfce9965e94dbba4277a74045e9627d1.html |
brain imitation learning
|
|
| /doc/www/arxiv.org/bc4589ad753a7e831f6e7e0bfd5e42e9b8c3e0bb.pdf |
GPT-2 can memorize data after seeing it only once
|
|
| /doc/www/arxiv.org/3857eee66da03a80dcaf69847b2d90230654de89.pdf |
Thompson et al 2020
|
|
| /doc/radiance/1962-teller-thelegacyofhiroshima.pdf |
<em>The Legacy of Hiroshima</em>
|
|
| /doc/www/arxiv.org/781faf97d7843045793e3393c666e3484b8d5f79.pdf |
actually Hopfield networks
|
|
| /doc/cs/algorithm/1993-marcus.pdf |
Penn Tree Bank
|
|
| /doc/www/arxiv.org/2e291b086178c14cc33488b79f046a292498a876.pdf |
1 Billion Word
|
|
| /doc/www/arxiv.org/bee740065f77aff655974e7bc2a3942794b2332a.pdf |
LAMBADA
|
|
| /doc/ai/scaling/2017-shen.pdf |
human perplexity of 12
|
|
| /doc/www/wandb.ai/21c6d7caa6648d10fe7e66ca9c7942eed6d1b399.html |
transcript
|
|
| /doc/www/www.vetta.org/0f764ae051b79b1b964f018b1ff977fd3a69bab4.html |
current views
|
|
| /doc/www/www.vetta.org/37a2a4bf1e0eabbe6c6377e3d5ad2f0c27d3b6bf.html |
2009 predictions
|
|
| /doc/www/web.archive.org/c429a913d24fdd1fea7fc7000490a70fd39492b3.html |
2018 comments
|
|
| /doc/www/www.vetta.org/d5452caad4e9516ecec1dc3a82e8ae3d87078669.html |
AGI forecast of ~2028
|
|
| /doc/www/arxiv.org/21955cf8e89cdd31aee5e31bb7cb56da34309b5f.pdf |
materials
|
|
| /doc/www/arxiv.org/6d9103382f25f9251ddbed2a22de6c96834e10b0.pdf |
science
|
|
| /doc/www/arxiv.org/430c1751d88e2cc059d4465019c46d7555faa17c.pdf |
biology
|
|
| /doc/www/wandb.ai/02d268e717dd34cd73382eec722b462060a0224a.html |
offers an example
|
|
| /doc/www/arxiv.org/d550325117b0cc348438ab8d00f31f73a980c5af.pdf |
begun preparing
|
|
| /doc/www/arxiv.org/8eea8a5ff755814efebc136e207e234d1e5a341f.pdf |
their excuses
|
|
| /modus |
weren’t <em>really</em>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 84
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 84 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 1.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| patreon.com |
Patreon
|
| gwern.substack.com |
Substack
|
| en.wikipedia.org |
ensembles
|
| openai.com |
GPT-2
|
| openai.com |
Jukebox
|
| en.wikipedia.org |
the scaling papers
|
| en.wikipedia.org |
Winograd schema
|
| incompleteideas.net |
bitter lesson
|
| en.wikipedia.org |
blessing of dimensionality
|
| openai.com |
iGPT
|
| biorxiv.org |
Schrimpf et al 2020
|
| openai.com |
gradient noise
|
| arxiv.org |
BigGAN
|
| openai.com |
Procgen
|
| distill.pub |
CoinRun
|
| ai.meta.com |
‘lottery ticket hypothesis’
|
| distill.pub |
circuits
|
| lesswrong.com |
“The Brain as a Universal Learning Machine”
|
| en.wikipedia.org |
cyanobacteria of AI
|
| princeton.edu |
Shannon 1951
|
| en.wikipedia.org |
entropy
|
| en.wikipedia.org |
Bohr
|
| en.wikipedia.org |
Edward Teller
|
| en.wikipedia.org |
Norbert Wiener
|
| en.wikipedia.org |
The Human Use of Human Beings
|
| youtube.com |
Ilya Sutskever
|
| lesswrong.com |
the hardware overhang
|
| rootnodes.substack.com |
Why didn’t DeepMind do GPT-3?
|
| slatestarcodex.com |
God of Straight Lines On Graphs
|
| en.wikipedia.org |
DeepMind
|
| youtube.com |
Sutskever
|
| en.wikipedia.org |
AlexNet
|
| qz.com |
Greg Brockman
|
| newyorker.com |
Ilya Sutskever
|
| intelligence.org |
“there is no fire alarm”
|
| sciencedirect.com |
DRL-elicited capabilities
|
| en.wikipedia.org |
Daniel Dennett’s
|
| en.wikipedia.org |
intentional stance
|
| lesswrong.com |
Janus comments
|
| en.wikipedia.org |
free energy
|
| en.wikipedia.org |
minimizing travel time
|
| en.wikipedia.org |
variational principle
|
| en.wikipedia.org |
cellular automaton
|
| en.wikipedia.org |
Conway’s Game of Life
|
| en.wikipedia.org |
chunked
|
| en.wikipedia.org |
gliders
|
| en.wikipedia.org |
still-life
|
| lesswrong.com |
Botvinick commentary
|
| cell.com |
Botvinick et al 2019a
|
| en.wikipedia.org |
PDP-11
|
| en.wikipedia.org |
Lisp Machine
|
| en.wikipedia.org |
ITER
|
| nature.com |
back asking for
|
| en.wikipedia.org |
SSC
|
| en.wikipedia.org |
experience curve effects
|
| en.wikipedia.org |
OpenAI Five
|
| lambdalabs.com |
Chuan Li’s
|
| en.wikipedia.org |
Brown Corpus
|
| youtube.com |
Sutskever’s DRL talk
|
| en.wikipedia.org |
Wojciech Zaremba’s
|
| youtube.com |
comments about OA5
|
| en.wikipedia.org |
Demis Hassabis
|
| en.wikipedia.org |
Shane Legg’s
|
| metaculus.com |
Metaculus
|
| metaculus.com |
forecasts
|
| en.wikipedia.org |
Summit
|
| en.wikipedia.org |
Peter Norvig
|
| en.wikipedia.org |
Lukas Biewald
|
| en.wikipedia.org |
ImageNet
|
| en.wikipedia.org |
Fei-Fei Li
|
| en.wikipedia.org |
squashing function
|
| en.wikipedia.org |
sigmoid
|
| en.wikipedia.org |
ReLU
|
| en.wikipedia.org |
stochastic gradient descent
|
| en.wikipedia.org |
dropout
|
| en.wikipedia.org |
Geoff Hinton
|
| en.wikipedia.org |
XOR
|
| en.wikipedia.org |
Intel 8087
|
| en.wikipedia.org |
coprocessor
|
| en.wikipedia.org |
A100
|
| nasa.gov |
Feynman
|
| en.wikipedia.org |
Shaka Zulu
|
| youtube.com |
expression
|
| docs.google.com |
[ Send Anonymous Feedback ]
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://gwern.net/scaling-hypothesis готова к продвижению на 58%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: