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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #784 · 21.03

У Лавки Игр хороший SMM, но я на их примере хочу проиллюстрировать важность умения разбираться в деталях той системы, которой ты пользуешься. СММщик писал пост с упоминанием статьи и вместо прямой ссылки на запись просто скопировал свой текущий URL из адресной строки браузера после того, как зашёл в поиск и нашёл нужный текст. То есть, в тексте вместо простого /wall-8375786_166962 получилось что-то такое: /search?c%5Bper_page%5D=40&c%5Bq%5D=истбрук&c%5Bsection%5D=statuses&w=wall-8375786_166962 Можно говорить, что это скорее ошибка ВК, но в разработке на самом деле есть некоторые подходы вроде CQRS, идемпотентности и семантического использования HTTP-методов, говорящие, в числе прочего, о том, что URL должен полностью отражать текущее состояние страницы. Думаю, это наследие Дурова, который любил консервативные решения. В любом случае, ВК здесь совершенно не уникален, и немало систем, которые ведут себя точно так же. При этом СММщик вызывает своей ссылкой у пользователей непредвиденное поведение: заход на страницу поиска и ввод поисковой фразы. А нижняя ссылка на скриншоте ещё хуже — обратите внимание, там нужный пост был открыт изнутри некоторой личной переписки, поэтому нажатие на ссылку формирует, внезапно, запрос на переписку с незнакомым большинству пользователей человеком, с которым общался СММщик в этот момент. Помимо просто путаницы для людей, которые в этом не разбираются (а таких большинство), возникает ещё и вполне прямая опасность: мало ли, что за страницы и с какой целью открыты у СММщика в момент вставки ссылки. Вполне возможна ситуация, при которой таким способом будут выданы закрытые сведения или даже даны несанкционированные доступы. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #chinesetech

当前筛选 #chinesetech清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #147 · 25.10.2023 г., 07:04

Proposed Chinese AI Safety Standards: A Closer Look Hey there, AI & Law community! On October 11, the National Information Security Standardization Technical Committee in China released a draft document outlining precise regulations for evaluating generative AI models. Unlike the often vague AI regulations, this document provides a clear blueprint for compliance. This standards proposal sets forth rigorous criteria for assessing AI data sources and their content. The document covers topics like training data diversity, moderation, and prohibited content. It emphasizes the need for diversified training corpora and the assessment of data quality. If more than 5% of data is "illegal and negative information," the corpus is flagged for future training. The proposal also suggests that AI companies employ moderators to enhance generated content quality, aligning with national policies and third-party complaints. This implies a potential expansion of the human-driven moderation and censorship workforce in the AI era. Companies are tasked with identifying hundreds of keywords for flagging unsafe or banned content, with separate categories for political and discriminative content. They must also generate more than 2,000 prompts, ensuring fewer than 10% of responses breach the rules. Interestingly, the document encourages subtler censorship measures, such as not refusing to answer sensitive prompts but allowing AI models to respond to specific, non-sensitive inquiries. It's crucial to clarify that these standards are not laws, and non-compliance doesn't result in penalties. However, proposals like these can significantly influence future regulations or work alongside them. The standards receive input from tech experts hired by companies, giving corporations like Huawei, Alibaba, and Tencent a say in shaping these regulations. Their influence could have far-reaching implications for the global AI industry and how AI technologies are regulated worldwide. #AISafety#AIRegulations#GenerativeAI#ContentModeration#ChineseTech#AIInfluence#GlobalAI