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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #53 · 23.06

Instagram запустил у себя ТикТок (назвал его Reels) и так же агрессивно, как ВК, впаривает пользователям: у некоторых уже заменилась самая главная кнопка — создание нового поста — на иконку Reels. Но здесь у меня меньше бомбит, чем от действий ВК. Во-первых, в инстаграме короткие видеоролики выглядят уместно. Они здесь и раньше были в основной ленте, просто теперь фактически то же самое в новом интерфейсе. «Соцсеть» с самого своего основания сконцентрирована на коротком жвачкоподобном контенте без вдумчивости. Во-вторых, инстаграм уже давно был, прямо скажем, не самым внимательным к пользователю сервисом. Некоторые люди ведут его вопреки, потому что там массовая аудитория (менее взыскательная), но плюются от неудобства и бестолковых ограничений. А кто мог терпеть всё, что там делалось, стерпит и кнопку. Куда показательнее другой момент: корпорации-монополисты могут позволить себе делать ну практически что угодно. И если в экономике монополию стараются пресекать специальными законами, но монополии различных сервисов и соцсетей живут себе спокойно. Причём, при наличии социального графа такие монополии очень прочны: вы можете вместо айфона купить себе андроид сегодня же, и ваших друзей это затронет слабо, но переехать из какого-нибудь Фейсбука в ВК так просто не выйдет. Именно поэтому мы видим ситуации, когда самым популярным становится сервис, уступающий конкурентам вообще по всем показателям, и на порядок менее удобный (например WhatsApp и Telegram). И поэтому, в числе прочего, крупные игроки строят экосистемы и пытаются создать внутри себя копии популярных решений конкурентов. Если привязать пользователя и сделать процесс ухода для него сложным и некомфортным, то потом можно ему хоть рекламой всё забивать, хоть кнопки менять, хоть глупые функции добавлять в главное меню — никуда он уже не денется, скушает за милую душу. В антиутопическом будущем по такому же принципу корпорации будут вшивать людям лишние предметы в тело, а те вместо отказа от услуг станут придумывать способы, как с этими предметами жить наиболее эффективно. Ещё и курсы откроют по обучению: «Раскрутка с топором в заднем проходе», «Как набрать первую воду в мешок на шее» и «Учимся таргетировать магнит в кишках на правильные объекты». #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