TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #312 · 14 мар.

Из-за всем известных событий очень многие потеряли работу. Для поиска вакансий вполне можно использовать паблики в telegram. Вот несколько которые мне известны: https://t.me/django_jobs https://t.me/javascript_jobs https://t.me/workzavr https://t.me/workoo https://t.me/Workesss @g_jobbot ➡️ Чем шире о себе заявите, тем больше шансов найти нужный контакт. Поэтому предлагаю айтишникам и художникам бесплатно разместить на моём канале @pythonotes информацию о вас. Формат сообщения можно сделать примерно следующий: _______________________________ Имя Фамилия Специализация О себе - Долго думаю, быстро делаю. Кем хочу работать - Разработчик мобильных приложений Локация - Удалённо, возможен переезд в ГородНейм Знаю языки программирования - JSON - CSS - HTML Хорошо владею софтом - Maya. Ротоскопинг, трекинг - Nuke. Персонажная анимация - 3DsMax. Композитинг и кленап Где работал - Microsoft, админ лифта - Yandex, доставка пончиков - Disney, протирка шариков от мышей Контакты - Телеграм: @username - Почта: [email protected] - Полное резюме (ссылка на GoogleDoc/LinkedIn/PDF) _______________________________ Картинки не надо, смайлы без фанатизма. Текст присылайте в этот временный канал, где будем обсуждать все вопросы: ▶️@pn_work 🌼 Если найдутся желающие, вакансии тоже могу запостить 📅 Предложение актуально как минимум до лета 2022г. Если будет хоть один пост, уже не зря старался) 📌@pythonotes #offtop

Hashtags

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