TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Midjourney/Nano Banana Prompts NeuroSpark

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

Chaîne source @Shutter · Post #4607 · 22 mai

Harbor, cargo port, ships #AI#artificial_Intelligence

Résultats

10,064 posts similaires trouvés

Recherche globale générale

Repositorio data science

@repo_science · Post #3173 · 11/05/2023 14:30

#programming#GPT4#GPT3#dataviz#stats#analytics#ML#AI#IA 🚀 Cómo programar más rápidamente en #RStats con #ChatGPT Escribir código es un proceso lento, especialmente cuando estás aprendiendo #datascience por primera vez. ¿Y si pudieras acelerarlo? 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

某科学的一个频道

@titan_pain · Post #15079 · 29/03/2026 23:02

我跟GPT吵了一晚上,只因 文章ai总结:ChatGPT在涉及台湾问题时,通过模糊事实、回避争议,试图维持“复杂性”,却未能清晰陈述“台湾是中国省份”的事实。其行为模式反映出技术中立下的回避倾向,而非真正的中立。 希望大家不要嘲笑我幼稚和AI吵架,只是这样的框架,我在这边的媒体上见到太多了,可能情绪在这次和AI的探讨中爆发了。刷到的朋友们,理性讨论,可友善交流,若有冒犯,离开便是。 #美国#留学生#ai #政治#国际关系#大模型#chatgpt #人工智障与人工智能#批判性思维#台湾省 审核员请看:本人仅分享个人和AI互动的经历,无不良引导或引战嫌疑。本人从小到大自始至终坚持一个中国原则,绝不容忍任何外界因素扭曲事实。希望不要因为这个话题的敏感性而限流,我想让更多的人知道AI的局限性,避免政治误导。 📝Telegraph @Labelle_Jen (481819275) ❤️ 369 ⭐ 123 💬 869 🔗 609 🕑 2026-03-27 13:53:36 📍 美國 📕Note Source

👍 Ваши собственные итоги 2025 за 10 минут Чистое время анализа без учета ожидания выгрузки/загрузки архива, файлов и прочего Везде все подводят результаты года, а у вас нет времени или силы покинули под конец декабря? Не беда! Вы же не зря подписались на канал популяризатора ИИ? 🐸 Делаем свои итоги 2025 на основе ваших диалогов с самой любимой нейронкой — ChatGPT (в DeepSeek/Claude похожим образом можно, остальные не так просто). Подходит даже для пользователей без платной подписки. Итак, начинаем: 1️⃣Скачиваем архив переписки (там с самого начала общения будет, у меня с конца 2022), для этого: ▪️ открываем настройки (settings) -> управление данными (data controls) -> экспорт данных (export data) ▪️ ждем имейл на почту аккаунта со ссылкой на скачивание архива всех наших чатов. Ожидание может занять от 5 до 30+ минут, зависит от объема, у меня было минут 25 2️⃣ Распаковываем архив, находим самый тяжелый файл conversations.json, остальные можно удалить — не понадобятся 3️⃣Разбиваем этот файл по месяцам ▪️ проще всего через python, для этого вам на windows/mac нужно будет его установить, но это быстро и все равно когда-нибудь еще понадобится ▪️ здесь для экономии места поста писать что для этого сделать не буду, любая нейронка сможет вам помочь по шагам. Вот промпт-инструкция для нее: 👇 клик для копирования Ты — дружелюбный помощник для человека, который никогда не работал с кодом. Помоги мне по шагам: 1. Узнай у меня, какая у меня система (Windows или macOS). 2. Спроси, насколько я новичок (вообще ноль / немного понимаю). 3. После этого очень простыми словами объясни: • как скачать и установить Python • как проверить, что он работает 4. Затем помоги: • взять файл conversations.json из экспорта ChatGPT • разложить мои сообщения по месяцам в отдельные .txt файлы • файлы должны называться 2025-01.txt, 2025-02.txt и т.д. Правила: • никаких сложных терминов без объяснений • каждый шаг = что нажать → что должно получиться • если что-то может пойти не так — сразу скажи, как проверить • команды показывай отдельными блоками • после каждого шага спрашивай: «получилось или нет?» Начни с вопросов ко мне, а не с инструкций. 4️⃣Отправляем свои файлы по месяцам в нейроку и получаем личные результаты 2025 ❗️Проблема! Если вы часто общаетесь с ChatGPT, то файлы будут большими, большинство нейронок не смогут столько «переварить» за раз из-за размера контекстного окна. Есть два варианта: 1) Заливаем все файлы сразу в Notebook LM от Google (требуется волшебная программка для входа, вы знаете какая). Он специализируется на больших объемах информации и вообще крутой инструмент, если еще не пробовали — в 2026 обязательно побольше про него расскажу 2) если файлов 12 и меньше, и они не такие большие как у меня, то любая нейронка справится, правда у того же ChatGPT лимит 10 файлов за сообщение, возможно, придется в два этапа закинуть и попросить объединить выводы на основе всех файлов ▪️ для подведения итогов используем свой промпт (что вам хочется узнать про год), или вот такой готовый: 👇 клик для копирования Ты — психолог и аналитик мышления. Ниже — мои запросы к ИИ за 2025 год. Проанализируй их и покажи: – ключевые темы и повторяющиеся паттерны – точки роста и кризисы – где я застревал, а где двигался вперёд – как менялся мой фокус в течение года – какие тенденции видно на следующий год Дай честный, структурированный разбор без мотивационной воды. 5️⃣ ??? 6️⃣Вы великолепны в любом случае, потому что узнали новый крутой способ использовать ИИ У меня итоговый вывод такой: 2025 год был для тебя годом «отладки операционной системы». Ты обновил железо (тело), почистил софт (психика) и написал новые скрипты (автоматизация). 2026-й станет годом «экспансии», если ты удержишь баланс и не свалишься в привычный перфекционизм. Совпадает с ощущениями! Делитесь своими результатами в комментариях, это очень интересное дело под закрытие года 🎄 Ну и если что-то не получилось — пишите мне в личку или здесь под постом, помогу 👍 Хэштеговая: #итоги#итоги2025#ИИ#AI#лайфхаки#иилайфхаки#иимышление

以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #2052 · 24/03/2026 13:12

🪙幣圈 區塊鏈 爆料 吃瓜 x 🗞 24H Crypto Recap ——— 🗣 Nvidia $NVDA CEO Jensen Huang says "we've achieved AGI." Markets remain volatile as macro risk, AI developments, and institutional crypto activity dominate headlines. #黄仁勋#币圈#科技#台湾#晶片 ——— ⚡️ 曝光新聞👇🥇 資源搜索群 🖲️👆 📊 24 小時重點整理: 🔥 Mark Zuckerberg 打造 AI 代理管理 Meta,目標減少管理層並加速決策。 🇯🇵 霍爾木茲海峽緊張局勢升溫,日經 225 指數下跌 3.1%。 🥇 黃金跌破 $4,350,開盤後 3 小時蒸發約 $1.5T 市值,並自高點回落 22% 進入熊市。 🇺🇸 Fidelity 呼籲 SEC 建立框架,允許券商在 ATS 交易加密資產。 ⚡ NYSE 取消 BTC / ETH ETF 期權持倉上限,市場流動性或提升。 🏦 市場預期 4 月升息機率為 12.4%,宏觀不確定性仍存。 🚨 特朗普宣布暫停對伊朗打擊 5 天,市場風險情緒短暫緩和。 🔥 Strategy 再買入 1,031 BTC(約 $75.3M),機構持續累積。 📱 Telegram 已完全償還債務並在 2024 年實現盈利。 🤖 NVIDIA CEO 宣稱已達到 AGI,AI 敘事再度升溫。 ⚡ CZ:Bitcoin 是硬資產,強化 BTC 長期價值敘事。 #Bitcoin#Ethereum#區塊鏈#AI #Markets#以太坊#以太币#币圈 🤣👇💸👇 留言區 动新闻 🤯👇

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15067 · 16/08/2025 13:00

#php#agent#agi#ai#gpt#llm#low_code#mcp#no_code#sandbox#workflow Magic is an open-source AI platform that helps businesses quickly build and use AI tools to boost productivity by up to 100 times. It offers a complete set of AI products, including a smart AI agent for complex tasks, an AI-powered chat system for team communication, and a visual tool to create AI workflows without coding. These tools work together to improve decision-making, automate tasks, and enhance collaboration securely within organizations. You can try Magic via cloud services or self-host it, making it flexible and powerful for different business needs. This platform saves time, improves efficiency, and supports smarter teamwork. https://github.com/dtyq/magic

耕读频道

@iGengdu · Post #494 · 24/08/2024 06:42

#软件#下载#方法#Google#Windows#Mac#Copilot#AI#秘塔搜#网站#推荐 1.无论是MacOS还是Windows系统,大家尽量安装官方的系统、软件,如Windows、Office(可选官方正版或MSDN版)、PS等,可以相对提高电脑的安全性,也支持软件开发者,尊重其智慧和辛劳; 2. 如需特别版的软件,可以遵循的原则是:开源、信誉好的软件、项目优先考虑; 优先使用Google或人工智能服务探索所需软件: 通常通过谷歌探索所需软件即可获得,如 “office 2021 mac download”,就可以发现微软官方下载链接 ,苹果官方下载地址 ,以及第三方提供的可以下载并激活Mac office的Github开源项目,专门提供Office mac下载和激活的第三方网站 https://macadmins.software/ 这四个网址都可以下载,后面两个都可以激活,而且信誉都非常好。 另外一种方法,就是通过微软的Copilot人工智能服务询问,她通常会给出下载链接;还有一种,就是通过秘塔搜 ( https://metaso.cn/ )人工智能来搜索软件,在国内软件上,应该有一定的优势。(可靠性暂时不如谷歌的核定) 3. 不太推荐的下载软件的方式 部分大佬出于学习、研究需要,或为了改善软件等,破解并分享了一些软件,供大家学习、交流使用,根据我使用经验和目前可用的网站,暂提供几个常用的Windows软件下载地址: - 擅长探索的高木同学(TG频道,比较可信) - m0nkrus 官网(Windows软件,比较可信,下载需注册;Mac软件,比较可信的团队包括TNT 或HCiSO) - http://www.th-sjy.com/ (比较可信) - https://software.nite07.com/ (比较可信) - https://www.ypojie.com/ (比较可信) - https://masuit.org/ (懒得勤快官网,TG频道:https://t.me/ldqk2 ;可信度未知) - Anti_MKD (TG频道,为较少的几款软件提供更新;可信度未知) - https://www.423down.com/ (据悉信誉不好,不太建议) - https://ruanjianku.cloud/ (8度科技大佬的网站,根据频道内容推测,不太建议) 📢频道✈️ 群聊 (耕读) 📬投稿

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8524 · 12/09/2025 11:00

⚡Speculative Cascades — как ускорить работу LLM Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле. Что это такое: 🔹Каскады Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать. 🔹Спекулятивная декодировка Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов. 🟢Speculative Cascades Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество. 🔥Что показали тесты (тестили на Gemma, T5): - быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка - дешевле и качественнее, чем каскады - удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество» При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели). А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества. LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества. 🔗Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/ @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Inference#SpeculativeDecoding#Cascades#GoogleResearch

12•••50•••100•••150•••200•••250•••300•••350•••400•••450•••500•••550•••600•••650•••700•••750•••756757758759760•••800•••838839