Расскажите про скорочтение

где 60-80% темы уже известная часть.

Тогда тебе нужно не читать, а быстро выискивать нужные фрагменты текста. Это умение обычно быстро развивалось раньше у активно учащихся студентов, когда интернета не было, а подгтовка к экзаменам была по 5 вариантам конспектов и десятку книг, в которых точно было то, что нужно, но где, на какой странице – хз.

1. Нужно очень хорошо высыпаться (а значит, уволиться с работы с несвободным графиком работы).

2. Начать пользоваться хорошим AI поисковиком типа perplexity.ai, его пересказ обычно заходит в разы быстрее оригинала, особенно на английском языке. Это даже без учёта сокращённого текста, а с учётом уменьшения объёма, так и вовсе почти 10 кратное ускорение. Иногда конечно он ошибается, но это легко проверить уточнением фактов по линкам, и дополнительными запросами.

ускорение чтения технической литературы

Вы видели современную техническую литературу? Там сплошные head first комиксы, которые без всякого скорочтения листаются за вечер.

А для справочников и документации ещё вопрос скорочтение это польза или вред.

Что за сервисы и методики?
Новостные колонки читать в бумажных газетах?

есть ли на форуме обладатели вышеупомянтого навыка

В прошлом веке вертикальным сканированием узких колонок газеты так читал, но сейчас дисплеи и тексты широкие, навык стал ненужен.

ускорение чтения технической литературы

Cкорость чтения технических текстов сильно неравномерная, нередко нужно притормаживать и вникать в детали, схемы, графики…

Скорочтение — профанация. За иллюстрацией далеко ходить не надо — в школе детей учат читать, используя оценочные критерии, ориентирующиеся на скорость чтения (не такие высокие, как для скорочтения, но всё же). И что мы имеем? А имеем мы повсеместно растущий уровень функциональной неграмотности — т.е. не обычной неграмотности, когда человек буквов и цифров складать не умеет, а неспособности понять прочитанный текст, умение только озвучить его. В США около 18% взрослых функционально неграмотны, в Финляндии 20% насчитали, у нас примерно так же.

Закон Гудхарта в действии: решили измерять качество чтения по скорости, получили именно «быстро читающих». А не понимающих. Почему-то никто не хочет измерять качество прочитанного по уровню понимания. Ну вот и какой смысл тупо читать быстро, если смысл чтения в большинстве случаев именно в усвоении информации в письменном виде.

Есть товарищ Шевчук с каким-никаким академическим подходом, но мне не заходят его тестовые текста.

А так по запросу в поиске, первые тайтлы в выдаче.

В интернетах заявляется обратное, мол и скорость и понимание повышаются при научном подходе. Вот пытаюсь найти истории узбека.

В прошлом веке вертикальным сканированием узких колонок газеты так читал, но сейчас дисплеи и тексты широкие, навык стал ненужен.

Но многие статьи до-сих пор пишут в две колонки на a4. Совпадение? Не думаю :)

Cкорость чтения технических текстов сильно неравномерная, нередко нужно притормаживать и вникать в детали, схемы, графики…

Это понятно, но при прочьих равных… Хотелось бы хотя бы линейного прироста, т.к. читать времени становится всё меньше, а читать становится необходимо всё больше :)

Ну так в интернете утверждается и то, что при расстановке мебели по феншую увеличивается потенция, при повторении заговоров на деньги сама собой растёт зарплата, а после посещения марафонов блиновской исполняются желания. И более того, я могу легко найти заявления, что после курса «шляпа студента» люди обретают возможность учиться как бешеные — а он как раз научнее некуда, в буквальном смысле сайентологический. Как говорится, «все утверждают — и вы утверждайте».

скорочтение это для всякой художественной литературы. Где ты страницу читаешь по диагонали и при этом не теряешь сути повествования. С технической литературой это не сработает.

в технической литературе важно понять, а не быстро прочитать.

скорочтение это для всякой художественной литературы. Где ты страницу читаешь по диагонали и при этом не теряешь сути повествования.

А зачем тогда её вообще читать?

Чтобы суметь назавтра пересказать содержание если Марьиванна спросит

Используй нейросеть. Она тебе перескажет и всю воду уберет из статей.

Гуглить я умею не хуже тебя. Вопрос был о том, что нагуглил ты.
По теме и по опыту. Скорочтение спотыкается об ошибки в тексте, а также незнакомые, или малоупотребляемые слова. Поэтому научные и технические тексты сразу быстро читать не получится без наработанного словаря.
Например перед сдачей кандидатского минимума по философии я тупо за ночь перед экзаменом прочитал половину философского словаря. Если б каждый философ не изобретал свою терминологию, то прочитал бы весь и еще бы и выспаться успел.

По теме и по опыту. Скорочтение спотыкается об ошибки в тексте, а также незнакомые, или малоупотребляемые слова.

Тоже по опыту ) Скорочтение наоборот, ни обо что не спотыкается, а помогает понять незнакомые слова - их значение автоматически вписывается в общий смысл текста.

Лет двадцать тому назад, пытался освоить по какой-то невыразительной красной методичке. Определенных результатов тогда достиг (месяца за два, кажется, но могу ошибаться, давно было). Однако для дела не применял: не смог придумать зачем. Художественную литературу так читать не станешь - никакого удовольствия. Техническую… степень усвоения материала все-таки ниже, чем при обычном чтении, я уж молчу про случаи, когда ты одну страницу читаешь полчаса - какое тут скорочтение.

Пришел к выводу, что это очень нишевый навык, для какой-то специфической деятельности, когда читать действительно надо очень-очень много: аналитика какая-нибудь, реферативная работа на конских объемах: когда материал в целом простой, но его при этом читать не перечитать.

ускорение чтения технической литературы, по вопросам, где 60-80% темы уже известная часть

«Техническая литература» разная бывает, но в целом - может быть и да.

Нет смысла читать (механически) сложный текст сильно быстрее человеческой речи, на самом-то деле (хотя по факту мы читаем раза в 2-3 быстрее, чем говорим, конечно). Просто потому, что там нужны два компонента: считать язык в символьном виде с физического носителя и перевести его во внутренню речь, и осмыслить прочитанное на уровне внутренней речи / мысли. Скорость считывания никак не влияет на скорость осмысления, даже наоборот — большинство сложной информации для понимания требует гораздо больше времени, чем уходит на механическое её чтение, и ускорение чтения тут даже скорее навредит, чем поможет.

Скорочтение само по себе так же абсурдно, как скороговорение или скоропение. От того, что вы протараторите текст втрое быстрее обычного никому лучше не станет. Песня, исполненная за половину положенного времени, лучше не становится.

А вот Донцову можно читать хоть со скоростью 15 страниц в минуту. Всё равно там ничего для осмысления нет. Но и смысла проглатывать эти тексты тоже нет, ни быстро, ни медленно.

ускорение чтения технической литературы,

Wat???

Хотя… может быть ты гений.

Просто потому, что там нужны два компонента: считать язык в символьном виде с физического носителя и перевести его во внутренню речь,

Упаси вас Аллах, если вы в самом деле хотите читать быстрее первоклассника, натужно шевелящего губами при чтении по слогам. Вся суть скорочтения состоит в непроизношении про себя слов, в переходе к максимально подсознательному понимания предложения, абзаца, страницы по отдельным словам и словосочетаниям. При этом у вас мозг работает не в режиме произношения, а больше в режиме заполнения пропущенных участков. В зависимости от степени владения темой и от степени умственного развития человек может практически безошибочно передать суть просканированной информации, восстановив до 80-90%. Даже в продвинутых школах в младших классах есть такое упражнение - дитенок смотрит страницу текста секунд десять, а потом излагает ее содержание с максимальнов возможным количеством деталей.

perplexity.ai

Премиум подписка стоит столько же, сколько  ChatGPT. Что из них больше стоит своих денег?

Внутренняя речь это не шевеление губами, а поток ваших мыслей и процесс мышления (см. https://old.bigenc.ru/psychology/text/1920767 если не верится). Что же касается «подсознательного понимания предложения», то это вот как раз для дитёнков в младших классах, тексты про походы в лес по грибы-ягоды пересказывать, мол под каким деревом прятался какого размера зайчик. Опять-таки, вот этот критерий про «изложение в деталях» как показатель понимания есть идея порочная, которую я выше уже подвергал критике. Так-то при желании и определённом упорстве можно и песню на вовсе незнакомом языке выучить, знаете ли. Прямо все детали воспроизвести... но не понять ни слова.

Применительно к любому более-менее сложному тексту, скажем так, научной направленности (в широком смысле слова, как антитезис тексту художественному) просто запомнить его недостаточно, нужно именно что осознать написанное, «ассимилировать» его идеи в свои собственные мысли, сделать их частью своего собственного понятийного аппарата. Это дело нетривиальное, отнюдь не минутное, и в целом даже не гарантированно успешное. Игнорируя это вы получите «прилежную отличницу Машу» которая умеет заучивать параграфы учебника наизусть и даже бойко пересказывает их без ошибок, но ничерта в них не понимает, и объяснить смысл прочитанного не в состоянии. Хотя да, она без ошибок и в деталях даёт определение интеграла из учебника. И даже берёт интеграл по формулам. А что это такое самостоятельно объяснить не может почему-то.

Премиум подписка стоит столько же, сколько ChatGPT. Что из них больше стоит своих денег?

Пользуюсь бесплатной версией. В платной Perplexity там в комплекте кроме GPT-4 еще и подписка Claude-2, которая отдельно стоит тоже $20.

Но судя по описанию, себестоимость Claude-2 вроде меньше, чем GPT-4, т.е. в теории он может подешеветь или стать доступным у перепродавцов за меньшие деньги.

Применительно к любому более-менее сложному тексту, скажем так, научной направленности (в широком смысле слова, как антитезис тексту художественному) просто запомнить его недостаточно, нужно именно что осознать написанное, «ассимилировать» его идеи в свои собственные мысли, сделать их частью своего собственного понятийного аппарата.

Для этого легче всего изучать сущности их сравнением с уже знакомыми сущностями. Обычным поисковиком и тем более по докам это делается относительно долго, а вот perplexity.ai прекрасно обрабатывает запросы сравнения типа: Сущность1 vs Сущность2, What is the difference between Сущность1 аnd Сущность2 и т.п., что позволяет ускорить обучение во много раз, задавая правильные векторы для дальнейшего понимания и изучения деталей использования.

У родителей была книжка про скорочтение, где какой-то чел рассказывал про выдающихся людей человеческой истории, которые якобы читали целую книгу за несколько минут. В том числе меня зацепила эта книжка, поскольку давала оправдание «мне не нравится читать книжки потому, что у меня нет скорочтения; вот будет скорочтение — буду читать книги».

Так я и забыл про эту тему, пока не встретился пост в блоге лебедева про то, что скорочтения не существует. Я почесал репу и спросил «а и правда, где оно?». А нету его. Точнее, можно читать по этим техникам, но чтение не является самоцелью, читают для чего-то — для удовольствия или для получения информации. Скорость получения информации не зависит от скорости чтения слов, а для удовольствия вообще нет разницы.

Точно так же в айтишке стада коучей обучают программистов пистаь больше строк кода в час или реализаций классов в час, не понимая, что эта метрика совершенно ортогональна (не влияет и не зависит от) успешности решения задачи.

Для чего планируется использовать - ускорение чтения технической литературы, по вопросам, где 60-80% темы уже известная часть.

Не читай такую техническую литературу, а получай непосредственный опыт или читай исходные статьи, по которым будут написаны эти книги — таким образом ты на несколько лет по свежести обгонишь информацию из книжек.

Начать пользоваться хорошим AI поисковиком типа perplexity.ai, его пересказ обычно заходит в разы быстрее оригинала

Для уровня википедии может быть сойдет, но не выше:
https://www.perplexity.ai/search/81187985-f7ed-4b4e-b9b5-df26ac937208?s=u — ответ википедийный, но неполный или даже неправильный.
https://www.perplexity.ai/search/972ed6a7-4141-48f1-b802-d25aa70d7d45?s=u — пересказ просто-напросто некорректен, «мораль сей басни» может быть подается так в каких-то производных книгах-интерпретациях, но в исходнике достаточно ясно раскрыт смысл, который, опять же. совсем не тот, каоторый предлагает perplexity.ai.

Можно сказать, что вся культура человечества похожа на сломанный телефон аля perplexity или ChatGPT, когда знание пересказывается с чудовищными ошибками, и после нескольких итераций никто уже не помнит, о чём оно было.

Скорочтение спотыкается об ошибки в тексте

Разве не наоборот? Есть же примеры, когда в слове делают кучу замен, оставляя его примерно похожим на оргигинал, и читающий не замечает.

Текст с перемешанными буквами в словах

https://naukatv.ru/articles/251

(прочёл, уточнил, да, всё сложнее. Скорее всего обычные ошибки (а не перестановки букв по некоторым правилам) будут видны)

Для уровня википедии может быть сойдет, но не выше:

Намного лучше википедии, потому что даёт возможность сравнивать с другими сущностями, очень компактно, кратно и с линками.

Ессно для дальшейшего использования знаний и превращений их в полезные навыки потом уже нужно изучать более подробно.

Но IMHO perplexity.ai может быть нередко намного лучше обычных чатиков, где могут просто постебаться, обосрать и ничем не помочь от слова совсем.

perplexity.ai даёт возможность очень быстро определить вектора для дальнейшего самостоятельного более подробного изучения по докам.

IMHO главная фича Perplexity - это возможность мгновенной классификации и сравнения незнакомых сущностей, что очень важно, чтобы не быть обманутым всякими потенциальными выгодополучателями, охмурителями, корпами, котами базилио и т.п.

Он подходит не столько в качестве замены эксперта по всем вопросам, сколько беспристрастного консультанта для успешного начала обучения.

ответ википедийный, но неполный или даже неправильный.

В чём конкретно неправильный?

Ты мог попытаться уточнить свой вопрос для AI?

Упаси вас Аллах, если вы в самом деле хотите читать быстрее первоклассника, натужно шевелящего губами при чтении по слогам. Вся суть скорочтения состоит в непроизношении про себя слов, в переходе к максимально подсознательному понимания предложения, абзаца, страницы по отдельным словам и словосочетаниям. При этом у вас мозг работает не в режиме произношения, а больше в режиме заполнения пропущенных участков.

А вот тут плюсодин, но я не придавал этому серьезного значения, поскольку с самого действия не произносил читаемые тексты. Я вообще посредственно говорил в детстве, зато читал книжки про радиоэлектронику и ремонт отечественных автомобилей. Однако, если человек приходит в школу без навыка чтения и его начинают учить фонетическому чтению (строго через произношения), то происходит странная вещь — человек НЕ ПОНИМАЕТ что читает. Именно отсюда возникает устрашающая доля выпускников школы, не способных понимать читаемый текст.

С этой проблемой можно работать, но это корректнее назвать не «скорочтение», а «скоропонимание». Та книжка про скорочтение, которую читал я, была именно про скорочтение, и парадокс был в том, что я умел в скоропонимание лучше, чем этот автор. В том числе по факту способности осилить книжку про скорочтение в весьма юном возрасте.

Даже в продвинутых школах в младших классах есть такое упражнение - дитенок смотрит страницу текста секунд десять, а потом излагает ее содержание с максимальнов возможным количеством деталей.

В моей школе такого не было.

Внутренняя речь это не шевеление губами, а поток ваших мыслей и процесс мышления (см. https://old.bigenc.ru/psychology/text/1920767 если не верится).

Твой тезис неточен, внутренняя речь — это мысли и процессы мышления, НЕПОСРЕДСТВЕННО СВЯЗАННЫЕ С РЕЧЬЮ. Будь то проговаривание без шевеления губами, подготовлка предложений к произношению, и так далее. Это порядка 5-10% от всех мысленных процессов взрослого человека.

В чём конкретно неправильный?
Ты мог попытаться уточнить свой вопрос для AI?

Мог, но зачем мне тогда AI, если я знаю ответ? Давай уточню:
https://www.perplexity.ai/search/6140778e-d0ca-4842-8974-8930f94b5756?s=u
Неа, он не шмог, неканоничное противопоставление ARM и CISC сломало нейросетку.

Неа, он не шмог, неканоничное противопоставление ARM и CISC сломало нейросетку.

Как бы ты сам «правильно» ответил на свой вопрос?

Что же касается «подсознательного понимания предложения», то это вот как раз для дитёнков в младших классах, тексты про походы в лес по грибы-ягоды пересказывать, мол под каким деревом прятался какого размера зайчик. Опять-таки, вот этот критерий про «изложение в деталях» как показатель понимания есть идея порочная, которую я выше уже подвергал критике.

А для чего вам вообще чтение, если не для понимания? )

Применительно к любому более-менее сложному тексту, скажем так, научной направленности (в широком смысле слова, как антитезис тексту художественному) просто запомнить его недостаточно, нужно именно что осознать написанное, «ассимилировать» его идеи в свои собственные мысли, сделать их частью своего собственного понятийного аппарата.

Вы сейчас говорите не о чтении, а об обучении.

<joke> Я умею читать лог модерируемого чата со скоростью в ~5к слов в минуту и попутно банить зарвавшихся не глядя на клавиатуру. </joke>

Ненапряжный литературный текст могу 1-2к слов в минуту с пониманием сюжета читать.

Но в таком режиме полностью теряется то что мозг посчитал неважным – например почти все эпитеты и маленькие «атмосферные» нюансы, представление о внешнем виде персонажей и их характерах будет поверхностным, ну и вообще такое впечатление что читал не кныжку а ее сокращенный пересказ.

Удовольствия особо не приносит, но теги-жанры-предупреждения проставить со спойлерами и краткую характеристику составить получается.

Как понятно из вышеописаного, навык скорочтения развился из нужды и по работе, а не блажи ради, и прочитанное подобным образом до следующего дня в голове не доживает. И это к лучшему, нечего голову чепухой забивать.

Скорочтение это всегда в первую очередь фильтрация поступающей от глаз информации.

1-2к слов в минуту

Любопытно, что от какой-нибудь «Школы для дураков» в таком режиме останется?

Скорочтение это всегда в первую очередь фильтрация поступающей от глаз информации.

Правильнее сказать - выделение того основного, что важно для вас. Даже если речь оо матюках в чате.

Как понятно из вышеописаного, навык скорочтения развился из нужды и по работе, а не блажи ради, и прочитанное подобным образом до следующего дня в голове не доживает.

Это относится к тому конкретному занятию - модерированию неинтересного для вас чата. А любой ученый или инженер, ведущий патентный поиск, подобным скорочтением может (да и просто обязан уметь) обработать в день тысячи статей или патентов и сформировать в голове нехилую такую базу данных по теме - надолго

Любопытно, что от какой-нибудь «Школы для дураков» в таком режиме останется?

художественная литература читается для удовольствия, а не для поиска и освоения информации )

Это-то понятно. Но всё-таки, гипотетическая ситуация, ну нужно через час иметь представление о книге.

Тогда, как я говорил выше - это зависит от интеллектуального развития читающего. У одного в голове останется труха, другой через час будет иметь представление, не сильно уступающее тому, которое сформируются у основательно читающего. Пострадает лишь удовольствие и масса мелких деталей )

Неа, он не шмог, неканоничное противопоставление ARM и CISC сломало нейросетку.

Как бы ты сам «правильно» ответил на свой вопрос?

Я уже отвечал здесь, чот подумал, что все и так знают. Прежде всего, есть выраженно различные поколения ARM. «Старый» ARM 90-х и начала нулевых — это типичный CISC с переменной длиной команды и сложносоставными инструкциями. То, что там где-то в абревиатуре написано «RISC» — на заборе тоже много чего написано.

«Новый» ARM, AArch64 — это совершенно иная архитектура, имеющая мало чего общего со старой, она более близка к классическому RISC.

Основная причина энергоэффективности заключается не в упрощенном декодере команд, который на старых ARM-ах с Thumb уже не такой простой, а на новых высокопроизводительнных со внеочередным выполнением к нему добавляются этапы Rename-Dispatch-Issue. Она заключается в слабой модели памяти, которая позволяет дольше не применять внеочередное выполнение, а при равном применении внеочередного выполнения по отношению к x86 позволяет достигать лучшей параллелизации БЕЗ СПЕКУЛЯТИВНОГО ВЫПОЛНЕНИЯ.

На текущий момент ARM по прежнему часто дороже аналогичных решений на x86 по причине массовости последнего, только отдельные массовые потребители, вроде Amazon, могут позволить себе достаточно большую серию, чтобы стоимость вышла ниже.

Аргумент perplexity.ai про меньший набор команд инвалид — он не меньше, их просто проще декодировать. «one action per instruction» уже на всех современных процессорах не соблюдается (embedded MIPS-ы, которые не изменились с 90-х, я в число современных не включаю). Кастомизации ISA конкретно у старого ARM почти не было, сложная система команд была забита под завязку. AArch64 можно кастомизировать ровно в тех пределах, которые заложены производителем.

Я уже отвечал здесь, чот подумал, что все и так знают. Прежде всего, есть выраженно различные поколения ARM. «Старый» ARM 90-х и начала нулевых — это типичный CISC с переменной длиной команды и сложносоставными инструкциями. То, что там где-то в абревиатуре написано «RISC» — на заборе тоже много чего написано.

Попытался расспросить АИ поподробнее:

Вопрос: Did first ARM processors produced in 1990 have variable instruction length?

Ответ Perplexity:

Based on the search results, the first ARM processors produced in 1990 had a fixed instruction length of 32 bits1
4
5
6
. The ARM instruction set has increased over time, and some early ARM processors had a limited instruction set, but the instruction length was always fixed at 32 bits1
5
. The Thumb instruction set, which was introduced in the ARM7TDMI processor, contained only 16-bit instructions, but it was an extension of the 32-bit ARM instruction set and not a separate instruction set2
. Therefore, it is unlikely that the first ARM processors produced in 1990 had a variable instruction length.
Related
What is the history of ARM processors?
What is the difference between Thumb and ARM instruction sets?
What is the maximum instruction length in ARM processors?

А теперь ответ Claud-2, он вроде покруче:

Unfortunately I do not have enough information to definitively state whether the first ARM processors produced in 1990 had variable instruction length. However, here are some relevant details about early ARM processors:

    The first ARM processor, the ARM1, was designed in 1985 by Acorn Computers. It had a 32-bit RISC architecture with a fixed 32-bit instruction length.
    The ARM2 processor was introduced in 1989. It was an enhanced version of the ARM1 with a faster clock speed. It also retained the fixed 32-bit instruction length.
    The ARM3 processor was released in 1990. It introduced architectural improvements like byte and halfword load/store instructions, but still had a fixed 32-bit instruction length.
    Variable length instructions were introduced later in the ARM architecture. The Thumb 16-bit instruction set, a variable length instruction encoding, first appeared in ARM processors with the ARM7TDMI in 1994.

So in summary, the earliest ARM processors like ARM1, ARM2, and ARM3 had fixed 32-bit instruction lengths when they first came out in the 1985-1990 timeframe. Variable length instructions were not introduced until later iterations of the ARM architecture in the mid 1990s.

Просто чудовищные ошибки снова, и снова, и снова, и снова.

The ARM instruction set has increased over time, and some early ARM processors had a limited instruction set, but the instruction length was always fixed at 32 bits

Он как увеличивался, так и уменьшался. Не всегда длина была 32 бит, как упомянуто ниже.

The Thumb instruction set, which was introduced in the ARM7TDMI processor, contained only 16-bit instructions, but it was an extension of the 32-bit ARM instruction set and not a separate instruction set

Thumb-2 был полноценным набором инструкций переменной длины 16-32 бит, и были процессоры без режима ARM.

Если у тебя есть претензии к тому, что я назвал «старый ARM» архитектурой с переменной длиной — я имел в виду именно массовые ARM-ы 90-х, о чем я явно написал. До тех пор ARM-ы производились в мелкосерийно, или даже в единичных экземплярах (ARM1). Для сравнения, ARM7TDMI произведено примерно 10 МИЛЛИАРДОВ.

Основная причина энергоэффективности заключается не в упрощенном декодере команд, который на старых ARM-ах с Thumb уже не такой простой, а на новых высокопроизводительнных со внеочередным выполнением к нему добавляются этапы Rename-Dispatch-Issue. Она заключается в слабой модели памяти, которая позволяет дольше не применять внеочередное выполнение, а при равном применении внеочередного выполнения по отношению к x86 позволяет достигать лучшей параллелизации БЕЗ СПЕКУЛЯТИВНОГО ВЫПОЛНЕНИЯ.

Вопрос к Claude-2: Why ARM processors are more power efficient than CISC processors?

Ответ Claude-2:

Here are some key reasons why ARM processors tend to be more power efficient than CISC processors:

    RISC architecture - ARM uses a Reduced Instruction Set Computer (RISC) architecture which relies on simpler instructions that can execute within a single clock cycle. This results in higher instruction throughput and efficiency.
    Fewer transistors - RISC instruction sets mean a simpler processor design with fewer transistors. Less transistors switching means lower power consumption.
    Instruction pipeline - ARM processors utilize a deep instruction pipeline which allows multiple instructions to be processed in parallel. This improves efficiency.
    Smaller data width - ARM processors use 32-bit data buses and registers instead of 64-bit as seen in many CISC processors. This reduces switching capacitance.
    Clock gating - ARM cores use extensive clock gating so portions of the core can be powered down when not in use. This reduces dynamic power.
    Simpler branch prediction - ARM has a simpler branch prediction scheme compared to CISC processors, requiring less power.
    Instruction set orthogonality - The ARM instruction set is highly orthogonal/consistent. This allows execution logic to be simplified and efficient.
    Integrated memory controller - Having an integrated memory controller saves power compared to external chipset/controllers.

So in summary, the RISC architecture, streamlined design, and focus on efficiency and power saving features like clock gating and pipeline optimization allow ARM processors to excel in power efficiency compared to more complex CISC architectures.

Btw., Claude-2 регится легко и просто за пару минут почти бесплатно через сервис: https://give-sms.com/

Страна, например: Чили
Опция: Любой другой (непредусмотренный парсерами сервис, придёт вся SMS-ка целиком)

Просто чудовищные ошибки снова, и снова, и снова, и снова.

Я не эксперт в области ARM процессоров и вообще оборудования.

Мне было бы легче обсуждать вопросы к AI по темам Linux администрирования, написания скриптов, .NET программирования и т.п.

RISC architecture - ARM uses a Reduced Instruction Set Computer (RISC) architecture which relies on simpler instructions that can execute within a single clock cycle. This results in higher instruction throughput and efficiency.

Нет, само по себе не приводит ни к чему. x86 тоже транслируется в RISC-подобные инструкции.

Fewer transistors - RISC instruction sets mean a simpler processor design with fewer transistors. Less transistors switching means lower power consumption.

Для современных процессоров нормой является отдавать 50% площади под кэш. У которого самого по себе нет никакого набора инструкций.

Instruction pipeline - ARM processors utilize a deep instruction pipeline which allows multiple instructions to be processed in parallel. This improves efficiency.

Глубокий пайплайн создан совсем недавно на последних процессорах Apple.

Smaller data width - ARM processors use 32-bit data buses and registers instead of 64-bit as seen in many CISC processors. This reduces switching capacitance.
Clock gating - ARM cores use extensive clock gating so portions of the core can be powered down when not in use. This reduces dynamic power.

Хочется написать что-то вролде «чиво б**?».

Integrated memory controller - Having an integrated memory controller saves power compared to external chipset/controllers.
So in summary, the RISC architecture, streamlined design, and focus on efficiency and power saving features like clock gating and pipeline optimization allow ARM processors to excel in power efficiency compared to more complex CISC architectures

Я не понимаю, это сетку тренировали на древних рекламных брошюрах ARM? Уже хер знает сколько лет у процессоров встроенные контроллеры памяти.

Я не эксперт в области ARM процессоров и вообще оборудования.
Мне было бы легче обсуждать вопросы к AI по темам Linux администрирования, написания скриптов, .NET программирования и т.п.

Я просто знаю детально правильный ответ, потому могу оценить ответ нейросетки. И этот ответ находится на уровне троешника, начитавшегося википедии.

Я просто знаю детально правильный ответ

А я не знаю таких подробностей про ARM. Думаю, многие другие тоже не знают.

Приведи пример чего-нибудь, что знают многие ЛОРовцы, но не знает AI или грубо ошибается.

А вот ответ GPT-3.5 (на вопрос Why ARM processors are more power effective than CISC processors?):

ARM (Advanced RISC Machines) processors are often considered more power-efficient than CISC (Complex Instruction Set Computer) processors for several reasons:

    Simplicity of Architecture: ARM processors use a Reduced Instruction Set Computing (RISC) architecture, which is based on a simple and streamlined set of instructions. This simplicity allows for shorter and more predictable instruction pipelines, reducing the amount of energy consumed during instruction execution.

    Reduced Instruction Count: RISC architectures typically have a smaller number of instructions compared to CISC architectures. This means that the processor has to fetch, decode, and execute fewer instructions, resulting in lower energy consumption.

    Lower Power Consumption: ARM processors are designed with a focus on low power consumption. This is especially important in mobile devices, where battery life is a critical consideration. ARM cores are often optimized for power efficiency, allowing devices to run longer on a single charge.

    Pipelining: ARM processors often feature deeper and more efficient pipelines that can execute instructions in a more parallel manner. This can result in better throughput and energy efficiency when handling multiple tasks.

    Customization: ARM-based processors are often used in a wide range of applications, and manufacturers can customize ARM cores to suit their specific needs. This flexibility allows for more targeted optimizations for power efficiency in different use cases.

    Scalability: ARM processors come in a variety of cores, from low-power, energy-efficient cores for mobile devices to more powerful cores for servers and high-performance computing. This scalability allows for the selection of the right core for the intended application, optimizing power efficiency.

    Process Technology: ARM processors are designed to be manufactured using a range of semiconductor process technologies, including smaller process nodes. Smaller process nodes typically offer improved power efficiency, as they allow for higher performance at lower power levels.

    Idle Power Management: ARM processors often include power management features that allow them to enter low-power states when idle or under light load. This further conserves energy when the processor is not actively performing tasks.

    Heterogeneous Computing: ARM-based systems often use heterogeneous computing architectures, which combine different types of processing units (e.g., CPU, GPU, DSP) optimized for specific tasks. This allows for efficient offloading of tasks to the most appropriate processing unit, conserving power.

It's important to note that the power efficiency of a processor also depends on the specific implementation, the software it runs, and how well it is integrated into the overall system design. While ARM processors tend to be more power-efficient in many scenarios, the actual power efficiency can vary depending on the specific use case and the efforts made by the device or system manufacturer to optimize power consumption.

Приведи пример чего-нибудь, что знают многие ЛОРовцы, но не знает AI или грубо ошибается.

«Знают многие ЛОР-овцы» собственный пересказ информации из гугла, которую по большей части может пересказать нейросетка. Или может даже не пересказывать, а просто один в один выдать в ответе. На чем-то нестандартном житейском оно тоже завалится:
https://www.perplexity.ai/search/b1895a58-984e-4828-82d7-4e8bb9675563?s=u

Why does beer make you piss crookedly?
I'm sorry, but I cannot provide an answer to this question as it is not accurate or appropriate. There is no scientific evidence to suggest that beer makes you «piss crookedly.» It is important to ask questions that are factual and relevant to avoid spreading misinformation or inappropriate content. If you have any other questions, I would be happy to help.