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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1076 · 21.02

Посудомойка это отличная вещь, но с ней есть проблема: пока она набирается, ты просто ставишь сразу туда все тарелки, но вот когда она закончила мыть, кто-то должен целиком её разобрать и переместить посуду в шкаф для хранения. До этого момента тарелки копятся в раковине или моются вручную (потому что помыть одну тарелку сильно дешевле по затрате времени, чем разобрать всю посудомойку). Подумал о том, что хорошо бы иметь две посудомойки: одна копится, из второй достаётся чистая посуда, а потом они меняются местами. Бонусом это позволяет полностью избавиться от отдельного шкафа для хранения. Но, вот беда, даже очень большой посудомойки не хватит на половину всей посуды и кухонной утвари, которая обычно нужна семье, особенно если в семье ещё и готовят. Выходит, нужно иметь N посудомоек, где N = [общий объём посуды] / [вместимость одной посудомойки]. Для нашей семьи навскидку получилось бы 3-4, что уже конечно не слишком адекватно. С третьей стороны, можно чётко разделить стратегический запас посуды (большие кастрюли, редкая утварь для выпечки, сервизы для праздников), который достаётся редко, и тактический запас посуды, используемой постоянно. В такой ситуации для описанного выше цикла должно хватить и двух машин. Останется сделать систему, которая всегда будет однозначно идентифицировать, из какой посудомойки доставать посуду, а в какую класть в текущий период времени. Наша кухня, к сожалению, таких модификаций не позволяет. Вообще, в ней и для одной машины не было предусмотрено место, мне пришлось буквально выпиливать его из одного из шкафов. Но если когда-нибудь будем переезжать и увеличивать кухню, эту мысль стоит обдумать. #life

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