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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #835 · 10.06

Вы наверняка уже видели ролики и статьи про Apple Vision Pro: сейчас о них судачит весь интернет. Супер дорогие очки дополненной реальности, которые Эпл начнет продавать в следующем году. Надеваешь очки, и у тебя посреди комнаты начинают летать экраны, на которых можно кино смотреть, интернет читать, с людьми переговариваться и так далее. При всей моей нелюбви к Эплу глупо отрицать, что они задают тренды на рынке. Эплу удалось создать из своих покупателей такую преданную религиозную общину, что многие другие компании пытаются копировать те же решения, чтобы получить хотя бы примерно такие же цифры продаж. Понятно, что слепое копирование выглядит не слишком умным, но в каком-то ограниченном пространстве это работает. Иногда тренды, которые задает Эпл, очень удачные и переворачивают индустрию. Так было с первыми iPhone, и, в частности, двумя ключевыми вещами: емкостным экраном и магазином приложений. Именно эти две фундаментальные вещи образовали текущий рынок по-настоящему классных смартфонов. Иногда тренды тупые, и копируют их совершенно бездумно. Так было с монобровью. Она подарила нам одно-два поколения бестолковых уродских аппаратов от всех топовых компаний, пока они, наконец, не отказались от этой идеи (по крайней мере на флагманах) в пользу камеры-точки или даже подэкранной. Так вот, независимо от того, насколько реально люди будут покупать AR-очки за $3500, я почти уверен, что это новый тренд, и в ближайшие пару лет бы будем то и дело видеть очередное устройство на эту тему. Ждем от Xiaomi. #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