TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #hallucinations

当前筛选 #hallucinations清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #512 · 24.02.2025 г., 08:04

🇨🇦Canadian Tribunal Rejects Fabricated Case Law In Canada a family couple relied on Microsoft Copilot to generate legal precedents in a condo dispute—only to discover that nine out of ten cited rulings didn’t exist. The Civil Resolution Tribunal found the cases to be AI “hallucinations,” raising serious concerns about the reliability of AI-generated legal research. While AI can streamline legal work, this case underscores a fundamental risk: without proper verification, reliance on AI-generated case law can undermine legal arguments and credibility. . #AI#LegalTech#AIEthics#Hallucinations

AI & Law

@ai_and_law · Post #819 · 04.05.2026 г., 07:04

🇿🇦South Africa Withdraws AI Policy Over Hallucinated Sources South Africa has withdrawn its draft national AI policy after discovering that at least 6 of its 67 academic citations were AI-generated and referred to non-existent journal articles. Communications Minister Solly Malatsi stated that the most plausible explanation is the inclusion of unverified AI-generated references, calling the lapse a failure that “compromised the integrity and credibility” of the policy. The draft policy had proposed establishing a national AI commission, an AI ethics board, and a regulatory authority, alongside incentives such as tax breaks and grants to support AI infrastructure. The issue was identified after News24 found fabricated citations, later confirmed by journal editors. The policy will be revised before being reissued, and the minister indicated there would be consequences for those responsible. The case highlights risks of using generative AI in policy drafting without verification. A Nature study cited in the report found that over 2.5% of academic papers in 2025 contained at least one potentially hallucinated reference, up from 0.3% in 2024, amounting to more than 110,000 papers. #AIRegulation#AIethics#Hallucinations#PublicPolicy#AIGovernance

Google Facts™ [ ️@googlefactss🌎]

@googlefactss · Post #40980 · 27.04.2026 г., 05:23

People who eat the mushroom Lanmaoa asiatica raw or undercooked have reported seeing tiny human-like figures moving around them. These are called lilliputian hallucinations. Reports from people across different cultures and backgrounds describe similar details, including small figures walking on floors and furniture. The effects can begin 12–24 hours after eating and may last 1–3 days. Some cases are serious and require hospital care. Don't try this yourself.. 🍄😵‍💫🧚‍♀🦄🍄‍🟫 [Read more 1] [Read more 2] [Read more 3] @googlefactss #Mushrooms#ScienceFacts#Hallucinations#Nature#DidYouKnow If you have ideas or feedback contact us: @Googlefactss_Feedback_bot

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