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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #356 · 24.05

Некоторые нашли ответ на вчерашнюю загадку: это последовательность животных из песни What Does The Fox Say. И это породило интересное обсуждение здесь, в Телеграме. Часть людей никогда не слышали об этой песне, что лично меня очень сильно удивило. В моём информационном пространстве она является бесспорным масс-культурным феноменом, поэтому знакомство с ней не зависит, например, от ваших музыкальных вкусов. Вам достаточно просто заходить в интернет. По аналогии с, например, Gangnam Style или Harlem Shake: для меня это вещи, которые невозможно было не застать, если вы в принципе пользовались интернетом в период их популярности. Но, как выяснилось, это совершенно не так, и люди действительно живут немножко в разных информационных слоях. Вот я и задумался: от чего это зависит? Какие источники нужно читать или не читать, чтобы ни разу не наткнуться на какой-то относительно популярный феномен, не обсудить его ни с кем из знакомых, не увидеть в ленте ни одной из соцсетей? В моих компаниях друзей, например, очень часто шутят с отсылками к масс-культуре, поэтому буквально невозможно не знать чего-то известного. Я просто не мог ничего сделать, чтобы пропустить какой-нибудь Ice Bucket Challenge, The Dress или Coffin Dance. Но как-то люди пропускают (наверняка среди читающих это есть те, кто не знает о чём-нибудь из перечисленного). И другой вопрос: что отличает масс-культурный феномен от просто очень популярной вещи? В комментариях мне справедливо заметили, что если мы откроем в Википедии топ популярных видео на YouTube, там будут ролики с миллиардами просмотров, о которых мы и не слышали. Например, я никогда не видел и не слышал детский стишок «Johny Johny Yes Papa», а ведь это топ-3 видео на YouTube за всю историю, с поразительными 6 миллиардами просмотров! Ну ладно, допустим, видео для детей нельзя считать, потому что современные родители их просто ставят младенцам по 100 раз в день, чтобы отвлечь и чем-то занять. Но, например, у песни Джастина Бибера «Sorry» более 3.5 млрд просмотров, а я её никогда не слышал. На мой взгляд произведение становится массовым, когда выходит за свои первоначальные границы. Например, если о песне знают не только те, кто в принципе слушает такую музыку и этого исполнителя. А особенно если песня вообще выходит за рамки музыкальной сферы. Например, по песне про лису писали научпоп-статьи о том, какой звук издают лисы. Челлендж Ice Bucket выполняли люди, которые никакого отношения не имеют к медицине или благотворительности. Танец Harlem Shake исполняли люди в военных частях, офисах, в Кембриджском университете. Для меня именно проникновение в нейтральную среду — основной признак. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #hallucinations

当前筛选 #hallucinations清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #512 · 24.02.2025 г., 08:04

🇨🇦Canadian Tribunal Rejects Fabricated Case Law In Canada a family couple relied on Microsoft Copilot to generate legal precedents in a condo dispute—only to discover that nine out of ten cited rulings didn’t exist. The Civil Resolution Tribunal found the cases to be AI “hallucinations,” raising serious concerns about the reliability of AI-generated legal research. While AI can streamline legal work, this case underscores a fundamental risk: without proper verification, reliance on AI-generated case law can undermine legal arguments and credibility. . #AI#LegalTech#AIEthics#Hallucinations

AI & Law

@ai_and_law · Post #819 · 04.05.2026 г., 07:04

🇿🇦South Africa Withdraws AI Policy Over Hallucinated Sources South Africa has withdrawn its draft national AI policy after discovering that at least 6 of its 67 academic citations were AI-generated and referred to non-existent journal articles. Communications Minister Solly Malatsi stated that the most plausible explanation is the inclusion of unverified AI-generated references, calling the lapse a failure that “compromised the integrity and credibility” of the policy. The draft policy had proposed establishing a national AI commission, an AI ethics board, and a regulatory authority, alongside incentives such as tax breaks and grants to support AI infrastructure. The issue was identified after News24 found fabricated citations, later confirmed by journal editors. The policy will be revised before being reissued, and the minister indicated there would be consequences for those responsible. The case highlights risks of using generative AI in policy drafting without verification. A Nature study cited in the report found that over 2.5% of academic papers in 2025 contained at least one potentially hallucinated reference, up from 0.3% in 2024, amounting to more than 110,000 papers. #AIRegulation#AIethics#Hallucinations#PublicPolicy#AIGovernance

People who eat the mushroom Lanmaoa asiatica raw or undercooked have reported seeing tiny human-like figures moving around them. These are called lilliputian hallucinations. Reports from people across different cultures and backgrounds describe similar details, including small figures walking on floors and furniture. The effects can begin 12–24 hours after eating and may last 1–3 days. Some cases are serious and require hospital care. Don't try this yourself.. 🍄😵‍💫🧚‍♀🦄🍄‍🟫 [Read more 1] [Read more 2] [Read more 3] @googlefactss #Mushrooms#ScienceFacts#Hallucinations#Nature#DidYouKnow If you have ideas or feedback contact us: @Googlefactss_Feedback_bot

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8518 · 11.09.2025 г., 17:11

🔥WFGY 2.0 — Semantic Reasoning Engine for LLMs (MIT) Это движок с открытым исходным кодом, цель которого — уменьшить галлюцинации и логические сбои в системах типа RAG / LLM, особенно когда: - источники OCR-текста плохо распознаются, - происходит «semantic drift» (когда ответ уходит от вопроса), - «ghost matches», когда извлечённый фрагмент кажется релевантным, но на самом деле нет. Обычно ошибки ловят уже в готовом сгенерированном тексте, из-за чего они часто повторяются. В Semantic Reasoning Engine всё наоборот: если система видит, что рассуждения «кривые» или сбились с курса, она останавливается, сбрасывается или ищет другой путь и отвечает только когда состояние стабильно. 🛡Авторы называют это semantic firewall - семантический «файрвол». Проверки встроены прямо в процесс мышления модели, а не поверх ответа с фильтрами или регексами. Это помогает избегать ошибок до того, как они попадут в вывод. 📌 Проект включает карту из 16 типичных ошибок LLM: - неверный поиск данных, - сбившаяся логика, - «провалы памяти», - путаница ролей агентов и другие. Для каждой есть простое текстовое исправление. Никаких SDK — достаточно вставить инструкции прямо в промпт. 🟢Как модель решает, правильные ли ответ генерируется: - ΔS (drift) - не уходит ли смысл слишком далеко от шага к шагу - λ (convergence) - сходится ли рассуждение к решению или крутится в цикле - Coverage — достаточно ли фактов и аргументов учтено Если все три условия выполнены, ответ считается «качественным». 🟢В тестах стабильность вывода выросла до 90–95% против обычных 70–85% у традиционных подходов. ▪Github: https://github.com/onestardao/WFGY @ai_machinelearning_big_data #ai#llm#opensource#reasoning#hallucinations#promptengineering