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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #962 · 17.02

В этом году я читаю небольшой курс лекций студентам Высшей Инжиниринговой Школы НИЯУ МИФИ, вот на прошлой неделе начал. Тема: архитектура приложений. Сначала SOLID, простые паттерны, а потом сложные паттерны и DDD. Долго думал над тем, какие примеры приводить. Классические книжные не хотелось, типа вот у нас класс "Животное", у него наследник "Кошка". Это понятно для жизни, но далеко от реального программирования. И примеры со своей работы не хотелось, потому что без знания специфики не будет понятно, что такое "Цифровая ведомость объёмов работ", и почему в ней есть те или иные ограничения. Так что придумал вот такой сценарий для студентов: примеры из видеоигр. Любая видеоигра это программа, написанная разработчиками на языке программирования. Это реальные люди, которые сталкивались с реальной необходимостью применить какие-либо паттерны и архитектурные подходы. Я, конечно, не знаю, как та или иная функция была реализована в игре на самом деле — вполне возможно, что из-за спешки, производственного ада, использования устаревших технологий или проблем планирования что-то написано очень плохо, коряво, без архитектуры и с огромным техническим долгом. Но я просто показывал ситуации, в которых какой-то конкретный структурный подход кажется уместным, и рассказывал, как можно такую ситуацию реализовать на практике. Вроде получилось неплохо, студентам зашло. Обратная связь по лекции пришла положительная, так что будем продолжать :) #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