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
🇨🇦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
🇿🇦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South Africa has withdrawn its draft national AI policy after discovering that at least 6 of its 67 academic citations were AI-generated and referred to non-existent journal articles.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
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
🔥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