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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #55 · 26.06

Посмотрел несколько видео с канала "Все работы хороши" — там либо сам автор либо его агент устраивается на работу во всякие Пятёрочки, Макдаки, Фикспрайсы, а затем в подробностях рассказывает изнутри, что на самом деле происходит. Меня не пугает какая-то тяжёлая черновая работа. "Дуй на завод" для меня не шутка — мы с другом месяц проработали на заводе прямо в цеху в качестве практики. Но меня очень удивляет, что люди добровольно соглашаются на работу, где их за людей не считают: общаются грубо и неуважительно, систематически дают не связанные с рабочими обязанностями поручения, унижают, ни во что не ставят их права и личные потребности. Да, зарплаты одинаково высокими везде не могут быть, но человеческое отношение то хотя бы на элементарном уровне должно присутствовать? Окей, понятно, что число соискателей на эти работы, вероятно, много выше, чем количество предложений на рынка труда. Поэтому компании могут не запариваться с такой ерундой, как уважение к сотруднику. Интересно, что это только до тех пор, пока оно не становится выгодным. В айти, если начальник будет посылать программиста за сигами, тот просто уйдёт в другое место, бизнес потеряет работника и, как следствие, деньги. Но как только нормальное общение становится добровольным выбором, все эти системы идут по пути наименьшего сопротивления. Ещё показательно, что на канале только неквалифицированный труд. Представьте себе, если бы какой-то программист, знающий несколько языков (как я, хе-хе), устраивался бы на работы во всякие Яндексы и ВКонтакты, а потом рассказывал бы, как оно изнутри. Не о закрытых NDA вещах, конечно, а в целом о структуре: о бестолковых менеджерах, заставляющих делать хрень, об элементарных фичах, проходящих энтерпрайз-дебри по полгода, о добровольно-принудительных переработках и так далее. Была бы бомба — миллионы просмотров, геометрический рост популярности, Дудь курит в сторонке. Но это всё не реалистично. Во-первых, даже очень крутой спец не всегда пройдёт собеседование: где-то по стеку не подойдёт, где-то по софтскиллам не понравится, где-то ещё что-то. Во-вторых, для самого программиста это карьерное самоубийство, поэтому нужно уже быть богатым человеком с пассивным источником дохода. В-третьих, корпорации более внимательны к сохранению своей тайны и могут найти способ засудить даже без прямого нарушения NDA. И почти в любой квалифицированной сфере будет так: сложно, репутационно-дорого, много издержек. Наверное, в этом и отличие. Когда-то давно я высказывал такое видение — лично у меня чья-то работа вызывает тем больше уважения, чем дольше лично мне с нуля прокачаться до уровня хотя бы прохождения собеседования или другой начальной стадии (получения первого клиента, если речь про бизнес или самозанятость). Так что, можете прикинуть про свою работу тоже — как много обучения требуется для её выполнения. Если мало или совсем не требуется — может, это повод подумать. #life

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