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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #650 · 12.11

"Моя Волна" в Яндекс Музыке поставила мне песню группы Breaking Benjamin. Это такой альтернативный рок, похожий отдалённо на Linkin Park, но более мелодичный и без речитатива. Я действительно когда-то подростком много их слушал (и как Яндекс Музыка об этом узнала?). А о самой группе узнал лет 15 назад, когда увидел машиниму с их песней по моей любимой игре Half-Life 2. Машинима (machine + cinema) — ныне почти забытый термин, не встречал его много лет — это ролик, который делается с использованием трёхмерного движка видеоигры. Хотя сами машинимы и в наше время не редкость, но вот что-то именно слово вышло из употребления, по крайней мере, в рунете. При этом, скажем, запись геймплея обычно машинимой не является, а вот трейлер игры вполне подходит под определение. В современные игры даже иногда стали добавлять специальный видеоредактор, чтобы фанаты делали ролики, способствуя, тем самым, дополнительной рекламе игры. Конкретно машинима на песню So Cold, о которой я говорю, была настолько популярна, что оказала значимый эффект на известность самой группы Breaking Benjamin, о чём даже указано в Википедии в статье про группу (но я читал об этом ранее где-то в другом источнике). И, согласно заявлению автора, его ролик попал на MTV (в США). И правда, очень атмосферно было под строки "Show me how defenseless you really are..." смотреть на динамично склеенные панорамы разрушенного City17. И вообще текст неплохо подходит под сюжет игры, хотя во многом это достигается его нечёткостью и многозначностью, как любят вообще делать альтернативные рок-музыканты. Автор клипа, кстати, смог сделать G-man'а поющим с помощью встроенного в движок игры lipsync-редактора, который сама игра тоже использует, чтобы реалистично двигать губами персонажей на основе анализа звуковых файлов с озвученными актёрами репликами. Для 2004 года это вообще был если не прорыв, то беспрецедентное внимание к деталям и качеству реализации. Тот же Ведьмак 3, вышедший на 11 лет позже, имеет серьёзные проблемы с синхронизацией между звуком и анимациями во время разговора. Хотя диалоги в нём составляют в десятки раз более значимую часть иммерсивности, чем в Half-Life. #games

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