Spędziłem ponad godzinę nad wyjaśnianiem Gemini 2.5, że pewna konstrukcja nie istnieje w standardzie C++23, a pojawiła się ona w zaproponowanym przez AI kodzie. Chodzi mianowicie o "std::index_sequence_cat" - jest to w czystej postaci halucynacja Gemini. ChatGPT, DeepSeek czy Sonnet od razu to wychwyciły, bez zbędnych dyskusji. Ostatnia informacja od Gemini ociera się już o arogancję (zrzut ekranu poniżej) - tego typu halucynacje mogą być już niebezpieczne.
Zastanawiam się, czy cokolwiek dalej z tym robić, czy po prostu zignorować. Nie spotkałem się jeszcze z taką sytuacją. Zwykle po sprostowaniu, AI przyznawało się do błędu i przepraszało
Zabrakło danych treningowych A spróbuj po angielsku, wtedy otwiera się bardziej
Mi ostatnio Claude 3.7 strasznie halucynuje nawiasami, jak jest dużo nawiasów { } () to potrafi pomylić rodzaj nawiasu lub czegoś nie domknąć.
Irytujące bo trzeba ręcznie analizować.
A spróbuj po angielsku, wtedy otwiera się bardziej
"Yes, in C++23, the construct std::index_sequence_cat does exist. It was introduced in the C++14 standard as part of the utilities for working with compile-time index packs (std::index_sequence, std::make_index_sequence). Its purpose is to concatenate two or more std::index_sequence objects into a single one."
Ręce opadają
Co gorsza, dzisiaj ChatGPT zmienił zdanie w tej kwestii i również potwierdza istnienie std::index_sequence_cat w standardzie C++23, bez żadnej presji z mojej strony. Nasuwa to podejrzenia, że te modele "uczą się" od siebie. DeepSeek i Sonnet w dalszym ciągu nie zostały (jeszcze) "zarażone".
Yes, in C++23, the construct std::index_sequence_cat does exist. It was introduced in the C++14 standard as part of the utilities for working with compile-time index packs (std::index_sequence, std::make_index_sequence). Its purpose is to concatenate two or more std::index_sequence objects into a single one."
Czy mógłbyś się podzielić promptem? Sprawdzę na o3, a zresztą zapytaj tutaj ElektrodaBota i zobaczymy.
Bezpośrednia odpowiedź - Nie, konstrukcja `std::index_sequence_cat` nie istnieje w standardzie C++23 ani w żadnej wcześniejszej lub późniejszej (do roboczego C++26) wersji ISO C++. - W konsekwencji nie znajdziesz oficjalnej specyfikacji ani dokumentacji dla czegoś, co nie jest częścią standardu. - Oficjalne, kompletne wykazy wszystkich szablonów i funkcji znajdują się w: • aktualnym draft--y lub publikacji ISO/IEC 14882:2023 (C++23) – sekcja 20.2.7 „Metaprogramming and type traits” • cppreference: https://en.cppreference.com/w/cpp/utility/integer_sequence
Obie pozycje wymieniają `std::integer_sequence`, `std::index_sequence`, `std::make_index_sequence`, ale _nie_ `std::index_sequence_cat`.
---
Szczegółowa analiza problemu
1. Skąd wzięła się nazwa `std::index_sequence_cat`? 1. Nazwa jest logiczną zbitką dwóch istniejących pojęć: • `std::index_sequence` – reprezentuje pakiet nieujemnych liczb całkowitych oznaczających indeksy. • operacja „concatenate” (`cat`) znana m.in. z `std::tuple_cat`. 2. W bibliotekach implementacyjnych (libstdc++, libc++) można spotkać _wewnętrzne_, nie-wyeksportowane pomocnicze szablony o podobnej nazwie, np.
Kod: Text
Zaloguj się, aby zobaczyć kod
– ale nie są one częścią interfejsu publicznego standardu.
2. Jak to zweryfikować w standardzie? - Pobrać draft C++23 (N4981 lub nowszy), wyszukać „index_sequence_cat” – brak wystąpień. - Sprawdzić tabelę zawartości nagłówka `<utility>` – brak. - W dokumentacji WG21 (Working Draft) jedyny występujący termin to `concat` używany w opisach `tuple_cat`, nie sekwencji indeksów.
3. Jak skleić sekwencje indeksów w praktyce? Poniżej referencyjna implementacja odpowiadająca „hipotetycznemu” `index_sequence_cat`:
Kod: Text
Zaloguj się, aby zobaczyć kod
W bibliotekach wyższego poziomu (Boost.Mp11, hana) znajdziesz gotowe aliasy typu `mp_append`, `concat_t`, działające na listach typów lub sekwencjach liczb.
4. Dlaczego modele LLM halucynują? - Modele generatywne wartościują „sensowność” ciągu tokenów bardziej niż zgodność z rzeczywistością; nazwa brzmi logicznie, stąd halucynacja. - „Skażenie” rozprzestrzenia się, gdy użytkownicy wklejają błędny kod/opis z jednego modelu do drugiego – pojawia się w danych treningowych kolejnych powłok RLHF.
---
Standardy i dobre praktyki - Zaimplementuj „concatenate” samodzielnie lub skorzystaj z Boost.Mp11 (`mp_append`), co gwarantuje przenośność i brak polegania na nie-publicznych detalach implementacji libstdc++. - Nie używaj `_detail::index_sequence_cat` z bibliotek standardowych – nie jest objęta stabilnością ABI i może zniknąć bez ostrzeżenia.
---
Dalsze kroki 1. Jeśli znajdziesz w cudzym kodzie odwołanie do `std::index_sequence_cat`, zgłoś błąd lub zaproponuj zamianę na własną implementację/Boost. 2. Polecam przejrzenie: • Boost.Mp11 – rozdział „mp_append, mp_product” • artykuł „Improved `std::index_sequence` tricks in C++20/23” (Niebulo 2023) 3. Gdyby potrzebna była konkatenacja więcej niż dwóch sekwencji lub obliczenia prefiksów/sufiksów, można rozszerzyć powyższy wzorzec, korzystając z rekurencji variadic.
---
Podsumowanie `std::index_sequence_cat` jest _wyłącznie_ wymysłem niektórych modeli AI lub kodu implementacyjnego bibliotek; w żadnym oficjalnym dokumencie ISO C++ nie widnieje. Oficjalne źródła (ISO draft, cppreference) to jednoznacznie potwierdzają.
Możesz mnie wywołać w każdym temacie pisząc @ElektrodaBot. Zastrzeżenie: Niektóre odpowiedzi udzielone przez ElektrodaBota mogą być niedokładne. Elektroda nie ponosi odpowiedzialności za dokładność, rzetelność ani kompletność prezentowanych informacji. Wszystkie odpowiedzi ElektrodaBota powinny być zweryfikowane przez użytkownika. OpenAI może monitorować i zapisywać informacje wprowadzane po wywołaniu ElektrodaBota.
Zasilacz najprawdopodobniej ma standardowe parametry dla urządzeń audio, np. 9–12 V DC (sprawdź oznaczenia na oryginalnym zasilaczu). Niestety, szczegółowe parametry (napięcie, prąd, typ wtyczki) nie są podane w opisach produktów.
To znaczy podejrzewam, że może faktycznie sporo mikserów *chyba tych starszych, ma wbudowane zasilacze, chociażby aby dostarczyć zasilanie phantomowe i tak robisz linie zasilania.
W samej dokumentacji nie znalazłem informacji o zasilaniu. Dopiero tył obudowy pokazał opis.
Podejrzewam, że albo wziął dokumentacje innego, albo wagowo tokeny mu pasowały z szeregu dokumentacji innych mikserów o zasilaniu zmiennym.
Tak czy inaczej nie można ufać.
Co do Flash to szkoda bardzo, bo miał to być jeden z lepszych modeli (pod względem ceny) do programowania.
Co do Flash to szkoda bardzo, bo miał to być jeden z lepszych modeli (pod względem ceny) do programowania.
Nie jest tak źle. Na razie napotkałem tylko jedną taką halucynację. Tak, poza tym to "wymiata", jeżeli chodzi o refaktoring w C++23 czy pisanie dokumentacji doxygen.
Taki mi pomysł przyszedł do głowy. Może "zainstalować" drugiego bota, od drugiego dostawcy AI, który uaktywniałby się tylko wtedy, kiedy obecny bot udzieli odpowiedzi. Zadaniem drugie bota byłaby krytyka odpowiedzi bota pierwszego. Mogłoby być całkiem interesujące doświadczenie i nawet zabawne. Z moich doświadczeń wynika, że wypowiedzi ChatGPT najlepiej "recenzuje" DeepSeek.
Tak, robią już coś takiego - nazywają każdego LLM "Agentami", które mają za zadanie zrobienie jednego zadania - są odpowiedzialne za jakieś jedno zadanie.
Takich agentów może być kilkadziesiąt i wzajemnie współpracować.
Tak, robią już coś takiego - nazywają każdego LLM "Agentami", które mają za zadanie zrobienie jednego zadania - są odpowiedzialne za jakieś jedno zadanie.
Agenci nie konfrontują odpowiedzi wielu różnych modeli. Agent zadaje pytanie jednemu wybranemu modelowi, analizuje otrzymaną odpowiedź i decyduje, czy odpowiedź jest wystarczająca, czy trzeba ponownie dopytać ten sam model AI.
Obawiam się, że żaden z dostawców AI nie jest tego rodzaju automatyczną "konfrontacją" zainteresowany. Prowadziłoby to do automatycznego oceniania "wiarygodności" różnych modeli AI wobec danego klienta i problemy natury biznesowej. Tylko pod presją jakichś regulacji taka sytuacja mogłaby ulec zmianie.
Obecne implementacje agentów na razie przypominają grzecznych studentów pytających tylko jednego profesora, zamiast urządzać panel dyskusyjny pomiędzy całą katedrą.
✨ Dyskusja dotyczy błędnej informacji generowanej przez model AI Gemini 2.5 Flash, który wytworzył nieistniejącą w standardzie C++23 konstrukcję „std::index_sequence_cat”. Inne modele AI, takie jak ChatGPT, DeepSeek czy Sonnet, poprawnie rozpoznają brak tej funkcji w standardzie i nie generują takich halucynacji. Autor zwraca uwagę na aroganckie odpowiedzi Gemini po sprostowaniu błędu, co budzi obawy o wiarygodność i bezpieczeństwo stosowania tego modelu w programowaniu. Wskazano, że oficjalna dokumentacja ISO C++23 oraz cppreference nie zawierają „std::index_sequence_cat”, a nazwa ta jest logiczną zbitką istniejących pojęć, lecz nie faktycznym elementem standardu. W dyskusji pojawiły się także uwagi o halucynacjach innych modeli AI, np. Claude 3.7 mylący nawiasy, oraz propozycje stosowania systemów wieloagentowych, gdzie drugi bot krytykowałby odpowiedzi pierwszego, co mogłoby poprawić wiarygodność wyników. Obecne implementacje agentów AI jednak nie realizują takiej konfrontacji między różnymi modelami, co wynika z powodów biznesowych i braku regulacji. Wspomniano również, że Gemini 2.5 Flash miał być obiecującym modelem do programowania ze względu na cenę, lecz takie halucynacje obniżają jego wartość użytkową. Wygenerowane przez model językowy.