TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #10 · 6.04
Предыдущая статья о нужности умных колонок, к моей радости, не собрала ни одного конспирологического комментария. Видимо, профилактический абзац про это сделал своё дело. Однако, было несколько длинных обсуждений с критикой моих выводов. Хочу подчеркнуть, что все статьи, разумеется, субъективны. Да, я пишу о вещах, в которых у меня есть опыт, причём, как правило, разнообразный. Сам я легко ломаю привычки в том, что касается технологий и устройств, потому что люблю исследовать новое и сравнивать свои впечатления и полученные результаты. Но не все столь гибкие, если вдруг ваше естество неистово сопротивляется, то рекомендации следует рассматривать как опциональные, а статьи — как чтиво о чём-то далёком от вашей жизни. Сегодня мы посмотрим ещё на одну умную колонку, и на этом пока тему закроем. А именно — «Капсула» от MailRu с голосовым ассистентом «Маруся» на борту. Сравним с Яндекс Станцией и попытаемся понять, на этот раз, не «нужна ли вам умная колонка вообще», а «нужна ли вам именно Капсула, если вы хотите умную колонку». #gadgets#tech https://teletype.in/@clockstackwheels/mail-capsule
Търсене: #rlhf
@kejiqu · Post #3986 · 21.12.2025 г., 08:30
ChatGPT 文风，原产地肯尼亚 肯尼亚作家Marcus Olang指出，其写作风格与ChatGPT高度相似，导致其作品屡被退稿，并引发了关于AI“模仿”人类写作方式的讨论。他认为，AI模型并非原创，而是学习了全球南方，特别是肯尼亚等地区严苛教育体系下形成的规范化写作模式。这一现象与AI模型厂商为降低成本，将RLHF工作外包给非洲国家有关，导致模型在用语习惯上受到影响。此外，研究发现ChatGPT对“delve”等词汇的使用频率异常高，也与非洲RLHF工作者的语言习惯有关。这一现象引发了对AI检测器准确性的质疑，以及对非英语母语者在AI时代可能面临的误判风险的关注。IT之家 🏷#ChatGPT#肯尼亚写作风格#RLHF 📢频道👥群组📝投稿
@yinghexiaozu · Post #1248 · 24.02.2023 г., 00:00
站在 ChatGPT 的肩膀上 这是 ChatGPT 系列话题之二。我精选了这段时间以来我看到的关于 ChatGPT 的文章、网站和项目。 https://hardcored.substack.com/p/w5 #Newsletter#ChatGPT#AIGC#RLHF#GPT3#HuggingFace
@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30
#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app