TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #403 · 31 дек.

С Новым Годом!🎄☃️❄️ Снова этот рубеж подведения итогов и определения планов на следующее 365 дней. Что же мы успели застать в 2к25? 🔸 AI снова делает скачёк в развитии, как по качеству, так и по затратам на ресурсы Продолжая расшатывать все рынки 🔸 Эпичный прорыв цен на железо (из-за первого факта). Сначала оперативка, потом и остальные подтянулись. Успели закупиться вовремя? 🔸 Новый виток "борьбы с интернетом" в РФ Работать всё сложней 🔸 Опенсорсный проект MinIO закрылся Теперь только в облаке и только за денежку Но не всё так плохо! 🔸 Всё больше уверенных мнений, что AI нас не заменит Но всем нужно адаптироваться к новым реалиям и инструментам 🔸 uv ворвался в прод Так и стандартом станет скоро 🔸 Вышел Django 6 Достаточно ли изменений для мажорной версии? 🔸 Вышел PIthon 3.14 с NO-GIL режимом Раньше это считалось невозможным! 🔸 В том же 3.14 мы получили полноценные Субинтерпретаторы и JIT И другие оптимизации 🔸 Язык Rust теперь официально второй язык ядра Linux Хоть и не без проблем 🔸 Проекту pythonotes 6 лет 🎂 Скоро в школу) Мир вокруг меняется постоянно и всё с большей скоростью. Не ищите виновных, просто адаптируйтесь и постоянно учитесь. И всё будет пучком! 😎 Оглядываясь назад в прошлое, задумайтесь, можете ли вы сказать тому себе из прошлого СПАСИБО за то, что вы имеете в настоящем? И хорошенько подумайте в этом настоящем, что нужно делать уже сейчас, чтобы вы из будущего стали лучшей версией себя настоящего и гордились своей версией из прошлого за заботу о будущем. Sir Christopher Edward Nolan :) #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