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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #965 · 15.03

Аркадий и Борис Стругацкие, «Жук в муравейнике». Вторая книга про Максима Камерера, сюжет которой напрямую с первой частью не связан, но связан косвенно, о чём я подробнее расскажу в посте о третьей книге. Сюжет «Жука» сравнительно простой: земляне находят инопланетную капсулу с человеческими эмбрионами, решают этих людей вырастить, но постоянно ждут, что в них заложена какая-то программа. И один из этих людей в какой-то момент начинает действовать странно. Спойлерну, что ответ на вопрос, запустилась ли программа, явно так и не был дан, хотя персонально я думаю, что запустилась. Корневая идея повести напрямую высказывается одним из персонажей: даже очень рациональные люди, если их задача состоит в защите от угроз, должны предполагать всякое нерациональное и даже мистическое, а также действовать активнее, чем может того требует ситуация. «И если в нашем доме вдруг завоняло серой, мы просто не имеем права пускаться в рассуждения о молекулярных флюктуациях — мы обязаны предположить, что где–то рядом объявился черт с рогами, и принять соответствующие меры, вплоть до организации производства святой воды в промышленных масштабах. И слава богу, если окажется, что это была всего лишь флюктуация, и над нами будет хохотать весь Всемирный совет и все школяры в придачу…» Если точнее, то книга ставит вопрос: как найти баланс между разумной предосторожностью и панической истерией? Какой процент уверенности в наличии угрозы должен быть, чтобы мы начали действовать превентивно? Я встречал мнение, что, дескать, никакой: никогда нельзя действовать превентивно, никогда нельзя нападать первому, и нападающий виноват всегда. Эта простая и даже в каком-то смысле детская модель, разумеется, не выдерживает не только проверку реальностью, но и проверку вполне существующей практикой действий полиции и спецслужб во всех без исключения странах, даже максимально гуманистических (или представляющих себя таковыми). Ещё, раз уж мы говорим о фантастике, на эту же тему можно вспомнить фильм «Особое мнение», хотя в нём идею развили гораздо слабее, чем это можно было бы сделать, на мой взгляд. В остальном классическая для Стругацких недосказанность проявилась и здесь. С одной стороны, это плохо, потому что многие авторы предлагают ответы на собственные же вопросы. Фантасты, как правило, образованные интеллектуалы, и мне вот вполне интересно почитать, как бы они предлагали решать те или иные проблемы социума. С другой стороны, у Стругацких получается прям реалистично — ты будто бы новости прочитал или какой-то отчёт о реальных событиях, где нет мнения, просто изложены факты, а дальше думай сам. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #promptengineering

当前筛选 #promptengineering清除筛选
Repositorio data science

@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 -----

Repositorio data science

@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 -----

Repositorio data science

@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 -----

НейроСлоп

@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

Repositorio data science

@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 -----

Machinelearning

@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

Machinelearning

@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

English Law Report

@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