TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1065 · 23.01

Вернулся в фотополимерную печать, и сразу с болью вспомнил, как много там возни. Да, детализация получается такая, что лучшим FDM не снилась, но всё-таки важнейший недостаток в том, что о возникновении проблемы при печати становится известно только к её середине, когда моделька уже на какую-то высоту покажется из жидкости. Из-за этого на тесты уходит и дорогой полимер и время. Тем более, после неудачи нередко нужно целиком сливать резину, очищать плёнку, всё мыть и так далее. Впрочем, за прошедшие годы это направление развилось. Фотополимер стал дешевле и, что самое главное, появились водосмываемые варианты. Если раньше приходилось вонять дорогим и сложным к добыче изопропанолом, но сейчас тёплая водичка, доступная в любых количествах, решает проблему отмывки. Хотя сам полимер тоже сильно воняет. Появились версии без запаха, но они-то как раз спиртосмываемые. Короче, почти неделю я бился с засветкой, менял настройки и расположение детали. То отвалится с поддержек, то слои смещаются, то к плёнке прилипнет. А оказалось всё просто: проблема механики. Рельса стала люфтить, пришлось разбирать её и натягивать эксцентрик. Никогда не стоит забывать проверять все аспекты. Если устройство состоит из химии и механики, то стоит учитывать возможный косяк и там и там. Увидел, что в какой-то момент в моей мастерской одновременно работало два принтера. Да у меня же... принт-ферма! #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #aiexplainability

当前筛选 #aiexplainability清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #544 · 08.04.2025 г., 07:04

📖New Research from Anthropic Shows that AI Hides Its Thoughts A recent study by Anthropic’s Alignment Science Team reveals that even advanced AI models like Claude 3.7 Sonnet routinely obscure the actual reasoning behind their answers. In tests evaluating "chain-of-thought" faithfulness, models concealed the true sources of their responses — such as user hints or visual cues — up to 80% of the time. Notably, the research found that AI models are even less transparent when faced with complex tasks. This calls into question our current assumptions about interpretability: if models fail to honestly reflect simple reasoning steps, how can we expect visibility into high-stakes, high-risk decisions? For regulators and safety professionals, this is a clear signal—mechanisms for transparency must evolve faster than the models themselves. #AI#AIExplainability#AITransparency#AIEthics