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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #983 · 11.05

Художник Gudim написал у себя в Телеграме пост о том, что главная проблема соцсетей — умные ленты. В более-менее продвинутой среде и правда принято хейтить умные ленты, включать, где возможно, хронологические, юзать альтернативные клиенты и вообще ругать корпорации за то, что они делают плохо и пользователям и авторам контента одновременно. Вездесущие умные ленты — действительно часть процесса оговнения, но дело не только в нём. Gudim сделал отсылку к классике в шутку, но на самом деле угадал: главная проблема соцсетей ровно такая же, как и главная проблема музыки — это ты. Давайте разберёмся. В теории ты подписываешься на авторов контента в соцсети, они публикуют свои посты по мере желания и готовности, посты выстраиваются в ленту, и ты от новых к старым их читаешь, подобно свежей газете или сводке новостей. Звучит хорошо до того момента, пока ты не подпишешься на условный паблик с приколами. Паблик с приколами ведут 10 человек, а сами приколы они тащат с Реддита и 9гаг, поэтому публикация занимает 5 минут. При этом от пользователей они получают охваты, которые конвертируются в деньги с рекламы. Больше охватов — больше денег. Очень быстро система приходит к тому, что им выгодно постить так часто, как они вообще способны. В идеале они хотят, чтобы вся лента каждого юзера состояла только из паблика с приколами, потому что тогда они заработают ещё больше. Вообще я лично видел рекомендации от СММщиков для пабликов ВК постить 3-5 записей в день. Каждый день. А теперь вспомните, как часто постят ваши друзья или, например, независимые авторы, которые контент не где-то берут, а создают. И вот 2-3 таких подписки, и ваша лента — неюзабельный мусор. Не обязательно паблик с приколами: спамить мотивирован вообще любой автор, потому что его доля присутствия в вашей ленте равна его заработку. Но хороший контент делается долго, на это нужно время, так что в реальности особенно удаётся спамить как раз плохому и дешёвому контенту. Как это решить: 1. "Не подписывайтесь на мусор", "Человек сам виноват, что он подписался на спам-паблик!". Да, а ещё человек совершенно добровольно решает начать курить или, скажем, принимать наркотики, но эти области всё равно в разной степени контролируются извне. Потому что авторы спам-паблика (как и наркоторговцы) ОЧЕНЬ мотивированы затянуть новых людей в свою схему заработка, и они будут использовать для этого множество разных средств, на которые неминуемо попадётся значимое число клиентов. То есть в масштабах одного конкретного человека с железной дисциплиной этот подход работает, но в масштабах системы из множества произвольных людей — нет, не работает совсем. 2. Остаётся только одно — каким-то образом фильтровать мусор. Тут возникает сразу много других проблем: начиная с того, что для разных людей понятие мусора разное, и заканчивая тем, что, да, в какой-то момент появляются ещё и интересы площадки. Площадка хочет не давать людям приятный и интересный контент, а давать людям то, что увеличивает таймспент и заработок с рекламы. И внезапно получается так, что таймспент растёт не от качества контента, кто бы мог подумать. Самые популярные в мире соцсети (Инста и Тикток) — целиком основаны на алгоритмической подаче информации. И эта информация очень "жвачкообразная" — короткая, клиповая, с быстрым захватом внимания. Так что да, если ругаете умные ленты, то просто поругайте какого-от своего друга, который пользуется Инстой, потому что именно поведение юзеров и отсутствие дисциплины у них делает такие ленты выгодными для корпораций. #web

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