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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #853 · 26.08

На работе переезжаем с микросервисов на монолит. Наигрались ) Вообще, удивительно, как идея микросервисов заразила когда-то умы людей в айти сфере. Почему-то на уровне концепции действительно кажется, что это вау, офигенно, переворачивает игру и так далее. Сейчас сделаем микросервисы и заживём: масштабирование, изоляция, параллельность разработки и так далее. В общем, у нас, как лично мне кажется, повода делать микросервисы особо не было, но несколько лет назад, когда проект начинали, поддались общей моде. После трёх огромных архитектурных рефакторингов стало ясно, что каждая микросервисная фича стоит дороже, чем объём реальной пользы, которую она приносит. И, в целом, я от других разработчиков много слышу последний год-два, что лодка качнулась обратно в сторону монолитов, в том числе модульных, так что мы даже в каком-то смысле опоздали с переездом. Через полгода расскажу вам, что в итоге вышло. А в комментариях, если вы работаете в большом энтерпрайзе, можете рассказать, как у вас сделано и почему. #dev

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