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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #521 · 30.08

Telegram изъял 70% адресов каналов, которые не проявляли активность год или более (то есть отобрал у них короткое имя, как например моё @clockstackwheels). Дуров заявил, что, дескать, эти адреса принадлежали иранским киберсквоттерам. Хотя, зная его любовь к выдаче желаемого за действительное, могу предположить, что 70% каналов просто были заброшены. И у меня даже есть идеи, почему, но, думаю, вы и сами догадываетесь. Тем не менее, независимо от истинных причин, чистить неактивные адреса я считаю правильным. Каналы созданы для того, чтобы быть живым фидом какой-то информации. Не обязательно блогом, это может быть даже технический канал с логом вашего CI/CD по работе. Издание Telegram Info запустило петицию с требованием вернуть эти адреса. Вот что они пишут: Зачастую каналы используются авторами как личные визитные карточки, каталоги, энциклопедии и публичные архивы.. Я тоже так могу: Зачастую микроскопы используются владельцами как подставки для книг, линзы для поджига костра и инструмент забивания гвоздей!. Думаю, то же самое (экспроприацию адресов) сделали бы с ботами, если бы на платформу ботов не положили огромный болт ещё несколько лет назад. #web

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