TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #844 · 17.07
Закончил трилогию Денниса Тейлора "Мы — Легион. Мы — Боб" (плюс две другие книги серии). Автор программист, нерд, гик и любитель фантастики, в 57 лет на спор решил написать книгу. Как это часто бывает, несколько издательств послали его с порога. Но потом он заключил контракт с крупным сайтом аудиокниг, и книга сразу вошла во все топы, принеся кучу денег. По сюжету главный герой по имени Боб — нерд, гик, программист и любитель фантастики, подписывается на криоконсервацию, но в будущем ему дают не новое тело, а перекачивают сознание в компьютер, установленный на небольшом космическом корабле. У этого корабля есть околосветовой (но не сверхсветовой!) двигатель, а также 3D-принтер, позволяющий печатать что угодно, если найти сырьё. Изначальный план людей был в том, чтобы зонд отправился в соседнюю звёздную систему и построил там космическую станцию, но, волей случая, Боб оказывается сам по себе. Другая важнейшая часть сюжета — способность героя полностью копировать себя. То есть построить второй такой корабль и сделать копию сознания, чем он и занялся в первую очередь. Копии начинают немного отличаться друг от друга. Из-за квантовых флуктуаций в характерах разных Бобов превалируют разные его черты: кто-то больше любит исследования и науку, кто-то занимается организацией, кто-то инженерией. Бобы создают сверхсветовую связь и "расселяются" по галактике сотнями копий, при этом сохраняя что-то вроде внутреннего общества и продолжая коммуникации с человечеством. Тейлор, судя по всему, не стремился написать роман, который станет модным и будет обсуждаться, а просто кайфовал и сочинял фантазию для себя самого. Главный герой очевидно списан с автора практически полностью, и можно сказать, таким образом писатель устроил себе мини-приключение в космос. Из-за этого текст, хоть и простой с виду, вышел очень стройным, эмоционально насыщенным, я бы даже сказал душевным. Миллион отсылок к фантастической поп-культуре, забавные шутки в диалогах, даже имена себе Бобы выбирают по персонажам космоопер. Поскольку Бобов много, автор переключается между ними и между хронологическими ветками, что позволяет ему параллельно рассказывать несколько историй: о войне, о дружбе, о потери, об исследовании, об одиночестве, о политике, о семейных конфликтах... Причем, рассказ всегда идёт от первого лица: в одном месте книги "я" это один Боб, в другом месте книги уже другой — немного с другим характером, находящийся в другой части галактики и переживающий совсем другие события. В статьях говорят, что Тейлор, как истинный программист и нерд, даже написал себе софтину для отслеживания сюжетных цепочек. В общем, гик написал приключение для себя, но оно оказалось интересным и близким для огромного количества других гиков. В книгах не слишком много философии или уникальных фантастических идей, но под конец ты почти плачешь из-за необходимости расставаться с героями. В конце-концов, они бессмертны, а ты — всего лишь эфемер. На русском языке я настоятельно рекомендую аудиокниги в исполнении Кирилла Радцига: во-первых, у чтеца ровно такой голос, какой мы представляем себе для человека по имени Боб, а, во-вторых, это один из лучших русских чтецов в современном аудиокнижном пространстве. #fiction
Hashtags
Търсене: #promptengineering
@repo_science · Post #3115 · 28.04.2023 г., 21:32
#book#promptEngineering 🤖 The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers: A Complete Guide to Prompt Engineering Techniques (2023) ✍️Ibrahim John 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3507 · 09.08.2023 г., 23:22
#softSkills#promptEngineering#chatGPT 🤖 LangChain Guide: Next-Gen ChatGPT & LLMs apps with LangChain This course is not just about the basics of Generative Artificial Intelligence and Natural Language Processing. It’s about using LangChain to supercharge the performance and efficiency of your Language Models. We’ll arm you with the skills and insights to tweak and tailor language models to your specific requirements, opening up a wider array of AI challenges and opportunities for you to tackle. 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3327 · 20.06.2023 г., 23:25
#softSkills#promptEngineering#chatGPT#aporte 🤖 Prompt Engineering for ChatGPT ChatGPT and other large language models are going to be more important in your life and business than your smartphone, if you use them right. ChatGPT can tutor your child in math, generate a meal plan and recipes, write software applications for your business, help you improve your personal cybersecurity, and that is just in the first hour that you use it. This course will teach you how to be an expert user of these generative AI tools. The course will show amazing examples of how you can tap into these generative AI tools' emergent intelligence and reasoning, how you can use them to be more productive day to day, and give you insight into how they work. 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@neiro_slop · Post #76 · 24.10.2025 г., 16:45
🚨Промпт-инжиниринг мёртв? Новое исследование от Anthropic показывает: теперь важнее не искусство формулировки запроса, а качество и структура предоставляемых данных. На смену приходит контекст-инжиниринг — умение организовать информационное пространство для ИИ. Почему это важно? Современные модели типа Claude или GPT уже мыслят структурно, но «теряются» в длинных контекстах. Если из 200К токенов только 1К — суть задачи, модель тратит 95% ресурсов на фильтрацию шума, а не на решение. Качество падает, а стоимость растёт. Что делать? Используйте три ключевые техники: 1) Сжатие — регулярно резюмируйте и оптимизируцте диалог; 2) Делегирование — используйте узкоспециализированных агентов. Нувыпонели) #ИИ#PromptEngineering#Anthropic
Hashtags
@repo_science · Post #3258 · 02.06.2023 г., 15:24
#promptEngineering#dataAnalysis#Python#pandas#chatGPT 🤖 Prompt Engineering for Data Analysis Python, Pandas, ChatGPT ChatGPT & Python. No Coding Needed. Data Analysis & Data Visualisation with ChatGPT, Python, Pandas & Prompt Engineering 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@ai_machinelearning_big_data · Post #8215 · 06.08.2025 г., 10:09
🖥gpt-oss работает на специальном формате промптов — Harmony, и без него модель просто не будет выдавать корректные ответы. Зачем нужен Harmony? Этот формат нужен для: — 🧠 генерации chain of thought рассуждений — 🔧 корректного вызова функций и использования инструментов — 📦 вывода в разные каналы: обычный ответ, reasoning, tool call — 🗂️ поддержки tool namespaces и иерархических инструкций 💡 Harmony имитирует OpenAI Responses API, так что если вы с ним работали — будет легко освоиться. 👉 Если вы используете gpt-oss через HuggingFace, Ollama или vLLM, волноваться не нужно. Но если строите свой пайплайн — обязательно изучитегайд по Harmony. Без него модель просто не будет работать как надо. pip install openai-harmony # or if you are using uv uv pip install openai-harmony @ai_machinelearning_big_data #gptOSS#Harmony#OpenAI#LLM#PromptEngineering
@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
@enlawreport · Post #1762 · 06.11.2025 г., 05:20
💼💥 Юристы тратят часы на переписывание рискованных пунктов договоров — но теперь это можно сделать одним промптом. Представляем Clause Surgeon: инструмент, который моментально находит риски и предлагает готовые редлайны в английских договорах. Мастер-промпт: "You are a Magic Circle–calibre contract editor. Given the CONTRACT TYPE = [CAPS], JURISDICTION = [ENGLISH LAW], COUNTERPARTY POWER = [STRONG/MEDIUM/WEAK], and RISK TOLERANCE = [LOW/MEDIUM/HIGH], review the CLAUSE: """[PASTE CLAUSE]""" 1. Diagnose risks in a bullet list tagged [Severity: Low/Med/High] with citations to standard practice. 2. Offer two alternative rewrites: (A) Aggressive pro-client, (B) Balanced market-standard. 3. Add a one-paragraph client-facing rationale in plain English. 4. Provide a redline version if possible. 5. Output JSON too: {“risk_tags”:[], “severity_max”: “High/Med/Low”, “pick”: “A/B”, “one-line”: “…”}. Style: concise, precise, no fluff". Попробуйте этот промпт на практике и поделитесь результатом — покажите, как Clause Surgeon лечит рискованные пункты. #EnglishLawReport#LegalPrompts#ContractDrafting#PromptEngineering#ClauseSurgeon#LegalAI#MagicCircleStyle#EnglishLaw