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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #822 · 19.05

Мне кажется, для маркетологов, пиарщиков и спецов по СММ очень интересная задачка — почему ВК не заводятся донаты художникам. Художники, как я уже писал ранее — одна из самых контентообразующих ниш ВК. Но практически ни у кого из них не завелась модель с подпиской VK Donut. У пабликов по СММ модель завелась — люди платят. У Tool 42 тоже (до сих пор тайна для меня, почему только у них из всех приложений). Вроде как еще у какого-то паблика с K-pop музыкой модель завелась. В общем, отдельные примеры есть, не сказать, что VK Donut полностью нежизнеспособная штука. А художники — хоть убей. У Зубкова не заработало, у Дюрана не заработало, у Гудима не заработало. Помню, как на самой первой сходке авторов от ВК (меня туда пригласили, как активного блогера) художник Ahriman рассказывал, как зарабатывает на донатах. Но сейчас я смотрю в его паблике даже донаты выключены. То есть, даже если работало, то только временно. Причём, аудитория у этих художников — во многом взрослая молодежь, платежеспособные люди, десятки тысяч. Иногда сотни тысяч, как у Дюрана: почти лям подписчиков и всего 14 платящих. Интересно, занимается ли изучением этого вопроса пиар-отдел VK. Мне было бы очень любопытно узнать какую-то аналитику. #web

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