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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #571 · 27.09

Apple удалила из AppStore около десятка приложений компании VK (MailRu Group). И это не ошибка и не случайность. Да, бывало так, что приложение с пользовательским контентом блокировали за какой-то запрещенный пост. Но тут побанили сразу всю компанию — действие явно политическое. Думаю, в Apple сидели и вспоминали, что они еще могут сделать против русских. ApplePay отрубили, банки удалили, айфоны продавать перестали. Потом такие: "А, есть же еще принадлежащая государству соцсеть, чего это мы про нее забыли. Удаляем!". Можно говорить о том, что ВК уже никому не нужен, поэтому невелика потеря. И о том, что нужно блокировать продукты кровавого режима. Но, как ни крути, это прецедент. Напомню, что Еврокомиссия сейчас будет принимать против Apple свод антимонопольных законов, и подобные прецеденты совершенно точно не останутся незамеченными. А кто-то сейчас купил по параллельному импорту iPhone 14 за 140к, лол. #web#gadgets

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