TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #169 · 21 окт.

А знаете ли вы, что в Bash есть особая переменная "$_" ? Из описания можно узнать, что в переменную "$_" помещается последний аргумент последней команды. Что-то знакомое? Конечно, в Python есть примерно тоже самое. Мы знаем, что дата первого релиза Bash (8 июня 1989) несколько раньше чем первый релиз Python (20 февраля 1991). Если учесть, что по задумке автора Python это агрегация самых успешных практик отовсюду, можно ли сказать что именно эта фишка к нему пришла из Bash? Ни подтверждения ни опровержения я пока не нашел. Давайте просто считать это совпадением 😉 А как это может быть полезно в Bash? Приведу простой пример, который оценят те, кто часто работает в терминале. Допустим, нам надо создать директорию и зайти в неё. Что обычно делаем? :~$ mkdir foldername :~$ cd foldername :~/foldername$ Как это сделать в одну команду? :~$ mkdir foldername && cd foldername :~/foldername$ Уже лучше, но хочется короче, без повторов. Вот тут и пригодится наша переменная. Напомню, что в неё сохраняется последний аргумент предыдущей команды. :~$ mkdir foldername && cd $_ :~/foldername$ _________________ PS. Символы "&&"" разделяют команды и означают, что требуется выполнить вторую команду только если первая завершилась успешно. #linux#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #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