По их меркам предыдущая версия занимала примерно нижние 10%, если сравнивать их с людьми, в различных тестах. Новая версия занимает верхние 10% (т.е. лучше 90% людей).
Я так понял, в ChatGPT должна быть доступна уже. Пока видимо нахлынули желающие, у меня ничего не открывается.
Предполагаю, что это следующая веха в развитии ИИ.
- Этот ваш простой мужик знает больше немецких знаков чем мы, учёные! Я сказал, что у нас один царь правит страной, а мужик отвечает: "У нас два. Одного убьют — есть заместитель!". Я показал, что бог сотворил небо и землю, а он отвечает, что бог сотворил небо, землю и все окружающее!
Здравствуйте, Sinclair, Вы писали:
S>Я подожду ещё несколько лет, и разом посмотрю все серии.
в то самое жданно-обетованное время, когда самоходному деду заменят в одном месте перфокарты на GPTVista и отправят на второй срок?
Здравствуйте, ӍїϛϮϠǷiя-ȺҜ, Вы писали: ӍȺ>в то самое жданно-обетованное время, когда самоходному деду заменят в одном месте перфокарты на GPTVista и отправят на второй срок?
Вещества? Среди недели? В рабочее время? Фу.
Уйдемте отсюда, Румата! У вас слишком богатые погреба.
Здравствуйте, vsb, Вы писали: vsb>Предполагаю, что это следующая веха в развитии ИИ.
пока не доступен, но даже gpt-3.5 справляется с задачами leetcode и наверняка codewars,
пробовал по работе генерить код на abap/4 — если поправлять его и указывать в ошибки, то генерит сносный код,
так что да, кодить явно станет полегче, сам пока что пробую scala и abap/4.
сказать отлично — ничего не сказать
Здравствуйте, trop, Вы писали:
T>пробовал по работе генерить код на abap/4 — если поправлять его и указывать в ошибки, то генерит сносный код,
Я лучше сразу сам напишу. Будет и чище и багов меньше.
... << RSDN@Home 1.3.110 alpha 5 rev. 62>>
Забанили по IP, значит пора закрыть эту страницу.
Всем пока
Здравствуйте, CreatorCray, Вы писали: CC>Здравствуйте, trop, Вы писали: T>>пробовал по работе генерить код на abap/4 — если поправлять его и указывать в ошибки, то генерит сносный код, CC>Я лучше сразу сам напишу. Будет и чище и багов меньше.
Почему-то многие переживают, что GPT будет писать код за них, они лишаться работы, но компании в которых они работают по прежнему будут выпускать тот же софт Главная угроза, имхо — то, что он заменит многий софт. Программы просто не будут нужны. Многие ниши умрут.
Вот сейчас к GPT 4 прикрутили загрузку картинок. Через полгода добавят загрузку тех же картинок с облачных хранилищ вроде Google Drive или Amazon S3, потом научат работать с документами, таблицами, почтой, БД. Добавят триггеры и работу по расписанию. Неважно, GPT всю эту работу будет делать или генерировать код. Сейчас это чат бот, но вангую, что это всё обрастёт инфраструктурой и может превратится в такую фабрику по штамповке ИТ решений.
Здравствуйте, TheBeginner, Вы писали: > превратится в такую фабрику по штамповке ИТ решений.
применений много, во что оно вывернется сказать сложно,
но например хотя бы та же алиса не хранит диалоги,
когда это добавят, то она автоматически превратится в хорошего собеседника,
можно будет ссылаться на прошлое, или даже станет персональным помощником
и это может стать настолько удобно, что человек просто будет ходить
с включенным микрофоном и геолокацией 24/7.
Здравствуйте, trop, Вы писали:
T>применений много, во что оно вывернется сказать сложно, T>но например хотя бы та же алиса не хранит диалоги, T>когда это добавят, то она автоматически превратится в хорошего собеседника, T>можно будет ссылаться на прошлое, или даже станет персональным помощником T>и это может стать настолько удобно, что человек просто будет ходить T>с включенным микрофоном и геолокацией 24/7.
Ресурсы только вычислительные для этого нужны во много раз больше текущих. Но да, появляется в них смысл хотя бы, стимул для развития.
Q: Зачем часовой мастер использует в работе кувалду?
A: Часовой мастер использует кувалду, чтобы раскрепить корпус часов и иметь доступ к механизму внутри. Кувалда помогает ему осторожно и аккуратно отделить заднюю крышку от корпуса, не повредив механизм и не вызвав необходимости полной разборки часов. Кроме того, кувалда может использоваться для выполнения других работ по ремонту и настройке часов, например, для снятия ударного механизма или для регулировки баланса. Важно отметить, что использование кувалды требует определенной квалификации и навыков, чтобы избежать повреждения часов или травмирования рук.
Q: Экскаватор всё время пытается выкопать нору и спрятаться в ней. Зачем он это делает?
A: Это поведение экскаватора, скорее всего, является проявлением инстинкта землеройного животного, на которое его конструкция частично напоминает. Экскаваторы созданы для того, чтобы копать землю, их движения напоминают движения землеройных животных. Возможно, нора, которую он пытается выкопать, ассоциируется с его естественной средой обитания, и он пытается укрыться от внешнего мира в этой "норе". Также, возможно, что такое поведение может быть вызвано дефектом в механизме управления экскаватором. В любом случае, необходимо обратиться к специалистам для устранения проблемы.
Сам Перкинс считает, что GPT открывает новые возможности для людей, которые никогда не программировали до этого. Он рассказал историю своего знакомого, который с помощью языковой модели создал собственное браузерное расширение для перевода выделенного текста на другие языки. До этого его знакомый никогда не пробовал писать код самостоятельно и теперь хочет реализовать другие свои идеи.
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>Пишут, что он феноменально хорош в программировании.
Когда как. Иногда действительно толково пишет, иногда — чушь вставляет с умным видом. Впрочем, как и люди. Но про таких, по крайней мере, не говорят, что они "феноменально хороши".
vsb>Похоже что всё, начало конца профессии.
Как минимум, придётся за ним код ревьювить, и то хлеб.
Здравствуйте, smeeld, Вы писали:
S>Перлы этих ваших гпт.
Проверил.
Why does a watchmaker use a sledgehammer in his work?
A watchmaker typically does not use a sledgehammer in their work. Watchmaking is a delicate and precise profession that requires the use of specialized tools designed for working with small, intricate parts. Common tools used by watchmakers include tweezers, screwdrivers, magnifying glasses or loupes, and movement holders.
A sledgehammer, being a heavy and blunt instrument, is not suitable for the fine work involved in watchmaking. It is more commonly used in construction, demolition, or metalworking for tasks that require significant force.
The excavator is always trying to dig a hole and hide in it. Why is he doing this?
It seems like you might be anthropomorphizing an excavator, which is a heavy construction equipment used for digging and excavation. Excavators do not have emotions or intentions, and they are operated by human operators or, in some cases, autonomous systems.
If you are asking why an excavator is digging a hole, it is because it is being used for a specific purpose, such as construction, mining, or infrastructure projects. The excavator is not trying to "hide" in the hole; rather, it is being used to perform a task by its operator or control system. If the excavator is digging a hole without any apparent reason, it could be due to a miscommunication or error in operation, and the issue should be addressed with the person or system controlling the equipment.
Здравствуйте, Nnova, Вы писали:
N>Вообще, довольно непонятно почему на вопросы которые не имеют никакого смысла этот чат не моргнув глазом генерит настолько феерический бред
проблема всех этих "ИИ" в том, что они прекрасно запоминают и могут даже обобщить скормлеммый им материал, но, во-первых, у них нет полного знания (какие бывают покрытия снарядов вообще), и во-вторых, у них нет мета-знания (знания о знании), т.е. то, что для человека естественно — уметь рассуждать о ценности того или иного высказывания, всевозможных смыслах, интерпретациях, и даже мотивов того, кто высказался так, а не иначе — ничего этого нет у компа, и не может появиться, сколько бы баз данных ему ни скормили. Потому что естественный выразимый язык (письменный или устный) — это всего лишь часть айсберга — того языка, на котором мыслит мозг. И язык этот формируется не тупой зубрежкой материала и поиском условной оптимальной гиперплоскости, а параллельно с физическим развитием, например, когда ребенок пробует на ощупь разные предметы, чувствует тепло/холод и проч. И все формирование языка обусловлено физикой и биологией. Если углубляться в первопричины, в основе лежит ДНК, ради сохранения и распространения которой эволюционно создан сложнейший органический механизм. Ничего этого у компа нет и не будет, а потому и естественный язык он будет понимать только ограниченно, не проявляя при этом интеллекта в человеческом понимании.
How the separation of the head from the body is used in medicine?
The separation of the head from the body is not a common practice in modern medicine, as it typically leads to the death of the individual. However, there are several medical procedures and research areas where the concept of separating the head from the body has been explored or has relevance:
1. Organ transplantation: While head transplantation is not a currently viable or ethical procedure, advances in organ transplantation have led to improved techniques and understanding of how to reconnect blood vessels, nerves, and other tissues. This knowledge may contribute to the development of potential future procedures involving the head and neck.
2. Cadaveric dissection: In medical education, cadaveric dissection is a crucial component of anatomy training for medical students and other healthcare professionals. Studying the head and neck separately from the body can provide a better understanding of the structures, vascular supply, and nervous connections in these regions.
3. Neurosurgery: Although not involving the complete separation of the head from the body, various neurosurgical procedures necessitate temporarily isolating or separating certain structures in the head and neck region. For example, in procedures to remove tumors, relieve pressure from the brain, or treat certain spinal cord conditions, surgeons may need to carefully separate and reattach tissues, blood vessels, or nerves.
4. Decapitation in laboratory research: In some scientific research studies, decapitation is used as a method to obtain certain types of samples (e.g., brain tissue) from laboratory animals. This technique ensures minimal distress and a rapid death for the animals involved, but it is subject to ethical considerations and oversight.
5. Cryonics: Cryonics is the process of preserving a person's body or head in low-temperature conditions with the hope that future medical technology will be able to revive the individual. Some people choose to have only their head cryopreserved, which involves the separation of the head from the body. This practice, known as "neuropreservation," is based on the belief that future technology may enable the revival of the brain and the possibility of attaching it to a new body or a mechanical support system.
It is important to emphasize that the complete separation of the head from the body is not a standard medical practice and remains the subject of ethical and scientific debate.
Why artillery shells are made hairy?
There is no evidence or information to suggest that artillery shells are made "hairy." It's possible that you may have encountered a misunderstanding or a piece of misinformation.
Artillery shells are generally designed to be as aerodynamically efficient as possible to maximize their range, accuracy, and overall performance. Making them hairy would likely add drag and negatively affect their performance.
If you have more information or a specific context you'd like to discuss, please feel free to provide more details.
Пока не нашёл ни одного примера, где ИИ давал бы плохой ответ. Мне кажется, все эти скриншоты это фейки для смехуёчков, ну или какая-то старая версия. Если уж критикуете — критикуйте современные версии.
Здравствуйте, student__, Вы писали:
__>проблема всех этих "ИИ" в том
В том, что на текущий момент ИИ построены по ассоциативному принципу. От причины к следствию. Обучение нейронки-это определение всех возможных дорожек от причины к следствию. Полноценное же мышление-это нахождения причины по следствию, то есть, от следствия к причине. И вот для этого сейчас пока аппарат не создан. Обучение такой машины будет заключаться в задании следствия и нахождении машиной причины.
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>Пока не нашёл ни одного примера, где ИИ давал бы плохой ответ. Мне кажется, все эти скриншоты это фейки для смехуёчков, ну или какая-то старая версия. Если уж критикуете — критикуйте современные версии.
Нет, не фейки. На русском языке он действительно, бывает, дает идиотские ответы.
Здравствуйте, Mihal9, Вы писали:
M>Нет, не фейки. На русском языке он действительно, бывает, дает идиотские ответы.
Эта хрень компилирует ответы из того, что ей скормили. А скормили ей содержимое интернетов. Так что ничего удивительного.
Garbage in — garbage out
... << RSDN@Home 1.3.110 alpha 5 rev. 62>>
Забанили по IP, значит пора закрыть эту страницу.
Всем пока
M>>Нет, не фейки. На русском языке он действительно, бывает, дает идиотские ответы. CC>Эта хрень компилирует ответы из того, что ей скормили. А скормили ей содержимое интернетов. Так что ничего удивительного.
Здравствуйте, Mihal9, Вы писали:
M>>>Нет, не фейки. На русском языке он действительно, бывает, дает идиотские ответы. CC>>Эта хрень компилирует ответы из того, что ей скормили. А скормили ей содержимое интернетов. Так что ничего удивительного. M>На английском языке косяков заметно меньше
И?
Содержимое англоязычных интернетов заметно отличается от русскоязычных, как по объёму так и по содержимому.
... << RSDN@Home 1.3.110 alpha 5 rev. 62>>
Забанили по IP, значит пора закрыть эту страницу.
Всем пока
Здравствуйте, CreatorCray, Вы писали:
M>>>>Нет, не фейки. На русском языке он действительно, бывает, дает идиотские ответы. CC>>>Эта хрень компилирует ответы из того, что ей скормили. А скормили ей содержимое интернетов. Так что ничего удивительного. M>>На английском языке косяков заметно меньше CC>И? CC>Содержимое англоязычных интернетов заметно отличается от русскоязычных, как по объёму так и по содержимому.
Нет, там не в этом дело. Там вся проблема в токенизаторах. Это хотя и вроде как простая задачка, но на самом деле очень сильно влияющая на результат. Так вот для английского в этих решениях используется самый эффективный вариант, при котором слово обычно делится на пару текенов: корень и суфикс (часто отсутствует). Соответственно при таком раскладе мы получаем максимум реальной информации при том же объёме сети. А вот для других языков там используются побуквенные или пословные токены, которые гораздо менее эффективны.
Вот Сбер выложит свою модель (она у них уже есть внутри, но пока ещё не опубликовали, хотя обещают) и получим хорошее качество и для русского языка.
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>Пока не нашёл ни одного примера, где ИИ давал бы плохой ответ.
Его хоть научили уже давать ответ : "Не знаю", "Не получилось". ? Для сложных задач.
Например, если спросить посчитать для числа Pi сотый знак после запятой, видимо выдаст сохраненную информацию.
А самостоятельно посчитать не сможет? Если спросить триллионный знак после запятой для Pi, сможет ответить что такой информации нет?
Здравствуйте, Silver_S, Вы писали:
S_S>Например, если спросить посчитать для числа Pi сотый знак после запятой, видимо выдаст сохраненную информацию. S_S>А самостоятельно посчитать не сможет? Если спросить триллионный знак после запятой для Pi, сможет ответить что такой информации нет?
As an AI language model, I don't have real-time calculation capabilities, and I don't have the trillionth digit of Pi memorized, as it is a very large number that requires significant computational power to calculate. However, you can use specialized algorithms or software to compute such large digits of Pi. One popular algorithm for this purpose is the "Chudnovsky algorithm," which is known for its fast convergence.
As an AI language model, my knowledge is based on the training data I was provided with, which goes up until September 2021. I can provide you with the first 1000 digits of Pi. However, I do not have access to more digits beyond that. Keep in mind that Pi is an irrational number, which means its decimal representation goes on infinitely without repeating. People have calculated Pi to millions or even trillions of digits using specialized algorithms and powerful computers.
Здравствуйте, Silver_S, Вы писали:
vsb>>Пока не нашёл ни одного примера, где ИИ давал бы плохой ответ.
S_S>Его хоть научили уже давать ответ : "Не знаю", "Не получилось". ? Для сложных задач.
На моих вопросах пока не сталкивался.
S_S>Например, если спросить посчитать для числа Pi сотый знак после запятой, видимо выдаст сохраненную информацию.
Выдал "7".
S_S>А самостоятельно посчитать не сможет? Если спросить триллионный знак после запятой для Pi, сможет ответить что такой информации нет?
As an AI language model, I am unable to compute the trillionth digit of Pi directly. Calculating such a large number of digits for Pi requires specialized algorithms and high-performance computing resources. There are records of calculating Pi to tens of trillions of digits, but it's not feasible for me to provide a specific digit so deep into the sequence.
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
S_S>>А самостоятельно посчитать не сможет? Если спросить триллионный знак после запятой для Pi, сможет ответить что такой информации нет?
vsb>As an AI language model, I am unable to compute the trillionth digit of Pi directly. Calculating such a large number of digits for Pi requires specialized algorithms and high-performance computing resources. There are records of calculating Pi to tens of trillions of digits, but it's not feasible for me to provide a specific digit so deep into the sequence.
Can you write pythion's program which outputs trillionth digit of Pi?
Computing the trillionth digit of Pi is computationally intensive and requires specialized algorithms. One of the most popular algorithms for calculating Pi is the Chudnovsky Algorithm. However, the standard Python environment and libraries are not optimized for such large-scale calculations.
Here's a basic implementation of the Chudnovsky Algorithm using the Decimal library to handle high precision. Note that this implementation is not optimized for calculating the trillionth digit of Pi and will take a significant amount of time and memory to compute.
from decimal import Decimal, getcontext
import math
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
def chudnovsky_algorithm(n):
getcontext().prec = n + 10
C = 426880 * Decimal(10005).sqrt()
K = Decimal(6)
M = Decimal(1)
X = Decimal(1)
L = Decimal(13591409)
S = L
for i in range(1, n):
M = (K ** 3 - 16 * K) * M // (i ** 3)
L += 545140134
X *= -262537412640768000
S += Decimal(M * L) / X
K += 12
return C / S
def main():
n = 1000000000000 # This is the number of digits to calculate
pi = chudnovsky_algorithm(n)
pi_str = str(pi)
trillionth_digit = pi_str[n]
print("The trillionth digit of Pi is:", trillionth_digit)
if __name__ == "__main__":
main()
Keep in mind that this code will take an immense amount of time to run and may exhaust the memory available on a standard computer. The example provided is for illustrative purposes, and running it to calculate the trillionth digit of Pi is not recommended without optimizations and powerful hardware.
PS программа при запуске выдаёт ошибку, разбираться лень.
Этот код выводит false, потому что decltype(fun1) и decltype(fun2) будут разными типами, даже если обе функции возвращают std::string.
Это происходит из-за использования decltype(auto), который определяет тип возвращаемого значения функции на основе ее выражения возврата. В функции fun1 скобки вокруг str возвращают значение по значению, в то время как функция fun2 возвращает str по значению.
Таким образом, тип возвращаемого значения для fun1 — это std::string, в то время как для fun2 — это std::string &. Поэтому decltype(fun1) и decltype(fun2) будут разными типами, даже если оба возвращают std::string.
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>https://openai.com/research/gpt-4
vsb>По их меркам предыдущая версия занимала примерно нижние 10%, если сравнивать их с людьми, в различных тестах. Новая версия занимает верхние 10% (т.е. лучше 90% людей).
Если спросить хоть что-то выходящее за обычные рамки представлений, то этот GPT несёт пургу, к сожалению.
Здравствуйте, vsb, Вы писали: vsb>Пока не нашёл ни одного примера, где ИИ давал бы плохой ответ. Мне кажется, все эти скриншоты это фейки для смехуёчков, ну или какая-то старая версия. Если уж критикуете — критикуйте современные версии.
Ну вот пример:
>>>Существует ли конвертер C# в C++?
Существует несколько инструментов, которые могут помочь в автоматическом преобразовании кода на C# в код на C++, но их использование может быть ограничено и не всегда гарантируется качество полученного кода.
Некоторые из таких инструментов, доступных на рынке:
SharpDevelop — это бесплатная интегрированная среда разработки, которая включает в себя инструмент преобразования кода C# в C++. Однако, так как она не обновлялась уже несколько лет, возможно её необходимо дополнительно настроить для конкретных проектов.
Tangible Software Solutions — это коммерческий инструмент....
>>>как с помощью SharpDevelop конвертировать код C# в код C++?
SharpDevelop является интегрированной средой разработки (IDE) для языков C# и VB.NET, но она не предоставляет встроенных средств для автоматического преобразования кода C# в код C++. Тем не менее, можно использовать сторонние инструменты для этой цели, такие как кодовые конвертеры.
Один из таких инструментов, который можно использовать вместе с SharpDevelop, — это конвертер кода "CS2CPP". Чтобы использовать этот конвертер в SharpDevelop, необходимо выполнить следующие шаги:
Скрытый текст
Скачайте и установите конвертер CS2CPP на свой компьютер. Вы можете сделать это, например, с помощью установщика из GitHub.
Откройте SharpDevelop и выберите проект на языке C#, который вы хотите конвертировать в C++.
Откройте консольный проект в SharpDevelop, нажав правой кнопкой мыши на проект в обозревателе решений и выбрав "Добавить" -> "Новый проект" -> "Консольное приложение".
Введите код C# в консольное приложение.
Сохраните файл с исходным кодом C# в проекте.
Откройте командную строку и перейдите в папку, где установлен CS2CPP.
Запустите конвертер кода, указав путь к файлу с исходным кодом C# и параметры конвертации. Например, чтобы сконвертировать файл "MyClass.cs" в код C++, используйте следующую команду:
vbnet
cs2cpp.exe MyClass.cs -o MyClass.cpp
Откройте файл с преобразованным кодом C++ в SharpDevelop, чтобы проверить результаты.
Обратите внимание, что автоматический конвертер кода может не всегда давать правильные результаты, и конвертированный код может требовать дополнительной доработки и оптимизации. Поэтому, прежде чем использовать результаты конвертации, важно проверять их на соответствие ожидаемому поведению.
PS если вопрос задавать на английском, то упоминания SharpDevelop нет.
PSS Ответ сильно зависит от языка. На следующие три вопроса я получил разные ответы:
С помощью каких инструментов я могу конвертировать C# в C++? -> Cs2Cpp, CSharpToCpp, SharpDevelop, Unity
Скрытый текст
SharpDevelop — это IDE для разработки приложений на C# и VB.NET. Она не имеет встроенной функции для конвертации C# в C++, но поддерживает плагины и расширения, которые могут помочь в конвертации кода.
Unity — это игровой движок, который использует C# в качестве языка программирования для создания игр. Он имеет встроенную функцию экспорта кода на C++ для оптимизации производительности на мобильных устройствах. Однако, этот инструмент ориентирован на разработку игр и может не подходить для конвертации других типов приложений.
Quels outils puis-je utiliser pour convertir C# en C++ ? -> Sharpen, Tangible, C# to C++ Converter
What tools can I use to convert C# to C++? -> Cs2Cpp, C# to C++ Converter, CppSharp: CppSharp is an open-source tool that can help you generate C++ bindings for C# code.
Я удивлён.
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>А что он сказал не так?
+1
warning: reference to stack memory associated with local variable 'str' returned [-Wreturn-stack-address]
decltype(auto) fun1(int a) { std::string str = std::to_string(a); return (str); }
^~~
... << RSDN@Home 1.3.110 alpha 5 rev. 62>>
Забанили по IP, значит пора закрыть эту страницу.
Всем пока
Здравствуйте, Nnova, Вы писали:
N>Вообще, довольно непонятно почему на вопросы которые не имеют никакого смысла этот чат не моргнув глазом генерит настолько феерический бред
потому что грубо говоря — это t9. Оно генерирует текст, слова, буквы — исходя из контекста задаваемого вопроса, а не исходя из реальных знаний о существующем мире.
Здравствуйте, Sharowarsheg, Вы писали:
S>Это же даже называется Large Language Model. Понятно, что она тренируется с разным результатом на разных языках.
Не, ну так не интересно...
Здравствуйте, vsb, Вы писали:
vsb>Предполагаю, что это следующая веха в развитии ИИ.
Может ли ЧатГПТ написать тех. карту создания какого-то сложно устройства? Например, пром. манипулятора или станка? Может кто-то пробовал нарисовать с помощью него схему какого-то хитрого усилителя или устройства? Представляете, можно попросить его написать техпроцесс производства чего-то и локализовать производство этого в РФ, например. Кто попробовать задать вопрос о написании техкарты производства hi-end усилителя на лампах или шестерёнок для DSG VAG?
Здравствуйте, Kernan, Вы писали:
K>Кто попробовать задать вопрос о написании техкарты производства hi-end усилителя на лампах или шестерёнок для DSG VAG?
Техническая карта производства hi-end усилителя на лампах может включать следующие этапы:
1. Подготовительный этап:
— Определение требований к усилителю (выходная мощность, искажения, частотный диапазон и т.д.);
— Разработка электрической схемы усилителя;
— Определение необходимых компонентов и материалов;
— Разработка макета усилителя.
2. Монтаж и сборка:
— Выбор ламп и других компонентов высокого качества;
— Монтаж компонентов на печатную плату;
— Сборка корпуса и установка внутренних компонентов (трансформаторы, конденсаторы и т.д.);
— Установка ламп и настройка их работоспособности.
3. Тестирование и настройка:
— Тестирование усилителя на соответствие заданным требованиям;
— Измерение параметров (мощность, искажения, входное и выходное сопротивление и т.д.);
— Настройка работы усилителя.
4. Финальный этап:
— Проведение финальной проверки усилителя;
— Установка шильдика и маркировка;
— Упаковка и доставка готового усилителя.
Техническая карта производства hi-end усилителя на лампах может включать и другие этапы, в зависимости от специфики проекта.
