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: #gpt6

当前筛选 #gpt6清除筛选

🔥ИИ, который учится вечно: закат эры «замороженных» моделей Знакомо ощущение, что разговариваешь с очень умным, но давно застрявшим в прошлом собеседником? 🤔 Так и есть. Текущие LLM (большие языковые модели) — это статичные «энциклопедии». Их знания и логика заморожены на моменте окончания обучения. Да, они могут проанализировать дополнительный материал в контексте запроса (например, статью из интернета или ваш файл), но их ядро остаётся неизменным. Они не учатся на своих ошибках и не адаптируются к миру, который меняется прямо сейчас. А что, если бы ИИ мог учиться так же, как человек? Не просто читать, а впитывать опыт и становиться умнее с каждым днем. Это уже не фантастика. Это — SEAL. Исследователи из MIT представили фреймворк SEAL (Self-Adapting Language Models) — самоприспосабливающиеся языковые модели . Это фундаментальный прорыв. Такая модель умеет: ➡️Генерировать собственные учебные данные через саморедактирование . ➡️Обновлять свои веса (параметры) — то есть, менять то, как она «думает» . ➡️Оценивать свою работу с помощью reinforcement learning (обучения с подкреплением) и постоянно самосовершенствоваться . Что это значит на практике? ➡️Чат-бот для поддержки, который сталкивается с новой проблемой, не просто эскалирует ее человеку, а сам генерирует для себя примеры и учится ее решать . ➡️AI для кибербезопасности, который не просто ищет известные угрозы, а эволюционирует вместе с новыми атаками, постоянно refining свои защитные механизмы . ➡️Конец эры моделей с фиксированными весами . Система, которая адаптируется к миру и улучшается каждый день. Любопытно, что некоторые исследователи, стоящие за SEAL, уже работают в OpenAI . Это наводит на мысль, что GPT-6 может быть больше, чем просто «умнее» — он может «ожить» в вычислительном смысле . Конечно, есть и вызовы: например, «катастрофическое забывание» (когда новые знания вытесняют старые) и высокая требовательность к вычислениям . Но направление задано. Эпоха статичного ИИ подходит к концу. Начинается эра живых, самообучающихся систем. 🚀 P.S. Для глубокого погружения в тему можно почитать про другие подходы, например, Darwin Gödel Machine — самоулучшающегося агента, который эволюционирует, меняя собственный код . #ИИ#Самообучение#SEAL#GPT6#Будущее#AI https://t.me/semasci