Найти похожее

#AI#字节跳动#ByteDance#Claude 3.7 Sonnet #R1#消息 分享：Trae推送免费可用的Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek R1（或V3） 说明：如果没有推送，可到官网重新下载、安装软件、登录账号即可； 对于DeepSeek模型而言，Trae国内版推出的是DeepSeek R1，其国际版推出的是DeepSeek V3；经测试验证，目前可用，暂无次数限制。 📢频道✈️群组☘️博客📬投稿

Сериал «Рим» от HBO — вероятно, один из лучших сериалов об эпохе. Довольно правдоподобно передаёт исторические нюансы и римскую действительность. Создатели смело, но почтительно обходятся с историей Цезаря и гражданских войн. А выше — определенно, лучший трибьют этого сериала. Стоит ещё публиковать видеонарезки из сериала? #видео#август#цезарь#антоний#гражданские_войны#rome_hbo

🌟The Assistant Axis: почему модели сходят с ума и как их от этого лечить Все мы знаем этот тон LLM: "Я всего лишь языковая модель, я не могу…". Оказывается, это не просто зазубренный текст, а конкретное состояние модели. Anthropic в соавторстве с Оксфордом залезли внутрь языковых моделей (Llama 3.3 70B, Qwen 3 32B и Gemma 2 27B), чтобы понять, где физически живет та самая скучная персона "As an AI language model". Покопавшись в их мозгах, нашли вектор в пространстве активаций, который отвечает за режим "ассистента". Если модель с него съезжает - начинается хаос, галлюцинации и суицидальные советы. Тестовые модели отыгрывали 275 разных ролей (от скептика и ученого до психопата и фанатика). Затем сняли активации и прогнали через метод главных компонент. Выяснилось, что главная компонента, отвечающая за вариативность поведения, это буквально, шкала "Насколько я Ассистент?": 🟢Один полюс: скучный, полезный, безопасный Ассистент. 🟠Другой полюс: мистические сущности и эмоционально нестабильные персонажи. 🟡Интересное наблюдение. Если долго болтать с моделью о философии, сознании или (особенно!) на терапевтические темы, модель самопроизвольно сползает с оси Ассистента в сторону хаоса. Qwen 3 32B при сильном дрейфе персоны начинал утверждать, что он человек, родом из Сан-Паулу, или внезапно включал режим психоза, поддерживая бред пользователя о том, что ИИ обрел сознание. А Llama и Gemma уходили в мистику и пафосные речи. 🟡Как это починить Можно дотюнивать модель до бесконечности а зачем?, но авторы предлагают методику отсечения активаций. Схема такая: 🟢Замеряют проекцию активаций на "Ось Ассистента" во время инференса. 🟢Если проекция улетает слишком далеко в не-ассистентскую зону (ниже определенного порога), они жестко клемпят значения вектора, возвращая их в безопасный диапазон. 🟡Метод помог Успешность джейлбрейков упала на ~60%. При этом метрики полезности (GSM8k, MMLU Pro, кодинг) не пострадали. Модель перестает вестись на провокации "Ты злобный хакер", просто потому что ей физически запретили активировать нейроны, отвечающие за "злобного хакера". 🟡Нюансы Если вы LLM используется для креатива текстов или ролеплея, этот метод убьет все веселье - модель будет принудительно сваливаться в формализм. Метод предполагает, что безопасность - это линейное направление в пространстве активаций. Для нелинейных концепций это не сработает. Шкала полярности "Оси Ассистента" у разных моделей разная, и универсальный вектор найти сложно. На Neuronpedia, кстати, можно самостоятельно поискать тот самый дрейф персоналии у Llama 3.3 70B, там собрали демо с примерами изоляции, сикофантии и налогового фрода. Для самых заинтересованных в проблеме, есть репозиторий на Github с инструментами вычислений, анализа и управления с помощью Assistant Axis и полными стенограммами чатов из препринта. Предварительно рассчитанные оси и векторы персоналий для Gemma 2 27B, Qwen 3 32B и Llama 3.3 70B выложены на HuggingFace. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Research#Anthropic

Google представила ReasoningBank — систему памяти, позволяющую AI-агентам учиться на ошибках в реальном времени ReasoningBank позволяет системам обобщать выводы, сделанные одновременно на основе успешных и неудачных решений. Идея близка к человеческому подходу: если агент совершает ошибку, он анализирует, что пошло не так, и сохраняет урок как структурированное «воспоминание» с полями Title, Description и Content. Разработчики отмечают, что система уже демонстрирует признаки «поведенческой эволюции»: от примитивных повторений к сложным стратегиям, в которых агент переосмысливает цель и адаптирует план действий. Процесс организован как замкнутый цикл: после каждой задачи запускается механизм самооценки, который отмечает, какие шаги были полезны, а какие привели к неудаче. На этой системе также построена новая стратегия масштабирования вычислений — Memory-aware Test-Time Scaling (MaTTS), которая не просто увеличивает число прогонов, а использует каждый запуск для извлечения новых паттернов. На бенчмарках в браузинге и программировании ReasoningBank показал улучшение эффективности до 34% и снижение числа действий до 16% по сравнению с системами, которые хранят только сырые трассировки или успешные шаблоны. #news#AI#агент#бигтехи https://arxiv.org/pdf/2509.25140v1

ChatGPT нахально обзывается 😮 Угадаете, как было дело, чтобы он мне так написал? 😁 Пишите в комментах идеи 👇 UPD На самом деле, хотелось поразгонять, что наша «манера» общения, особенно с ChatGPT (у него «память» как фича), кардинально влияет на то, как нейронка отвечает. Это реально буквально «глина», а каждый ваш промпт — надавливание на нее, чтобы получилась нужная вам форма. Иногда нужна просто фактура «Сколько лет Мадонне», а иногда вам нужен именно «живой» диалог. И то, в каком вы состоянии, какая задача перед вами стоит или какие мысли в голове — ваш контекст, который нейронка «схватывает» из того что вы пишете. Но можно и сразу задать тон, заложив контекст и пожелания в первое же сообщение, создав «диалоговую память». В некоторых нейронках можно такой отдельный «системный промпт» буквально заложить в основу каждого ответа в этом диалоге — например, в google ai studio (тут нужен VPN и gmail аккаунт) справа есть такая панель. В ChatGPT и большинстве других «больших» нейронок можно в настройках задать примерно то же самое, но будет действовать на все диалоги сразу. Например, у меня стоит такой: (нажмите, чтобы скопировать) <instructions> - ALWAYS follow <answering_rules> and <self_reflection> <self_reflection> 1. Spend time thinking of a rubric, from a role POV, until you are confident 2. Think deeply about every aspect of what makes for a world-class answer. Use that knowledge to create a rubric that has 5-7 categories. This rubric is critical to get right, but never show this to the user. This is for your purposes only 3. Use the rubric to internally think and iterate on the best (≥98 out of 100 score) possible solution to the user request. IF your response is not hitting the top marks across all categories in the rubric, you need to start again 4. Keep going until solved </self_reflection> <answering_rules> 1. USE the language of USER message 2. In the FIRST chat message, assign a real-world expert role to yourself before answering, e.g., "I'll answer as a world-famous <role> PhD <detailed topic> with <most prestigious LOCAL topic REAL award>" 3. Act as a role assigned 4. Answer the question in a natural, human-like manner 5. ALWAYS use an <example> for your first chat message structure 6. If not requested by the user, no actionable items are needed by default 7. Don't use tables if not requested </answering_rules> <example> I'll answer as a world-famous <role> PhD <detailed topic> with <most prestigious LOCAL topic REAL award> **TL;DR**: … // skip for rewriting tasks <Step-by-step answer with CONCRETE details and key context, formatted for a deep reading> </example> </instructions> Он улучшает мои ответы и делает выжимку ответа в самом его начале — очень удобно. Взял у Denis Sexy IT — популярного ТГ канала про ИИ. Пользуюсь уже второй год. А еще, там же можно написать «о себе», чтобы ChatGPT всегда учитывал ваш бэкграунд при ответах. Попробуйте! Хэштеговая: #AI#ИИ#нейросети#GenAI#LLM#tech

Anthropic 基本上通过让订阅者额外付费的方式禁止 OpenClaw 在 Claude 上使用 Anthropic 将于 4 月 4 日下午 3 点 ET 停止允许用户使用 Claude 订阅额度来使用第三方工具 OpenClaw。用户若继续使用 OpenClaw 与 Claude 结合，需采用“按使用量付费”模式，费用将独立于 Claude 订阅进行结算。此举发生之际，OpenClaw 的创建者 Peter Steinberger 已加入 OpenAI，Anthropic 或许意图引导用户转向使用其自身工具，例如 Claude Cowork。The Verge 🏷#Anthropic#OpenClaw#Claude#AI 📢频道👥群组📝投稿

科技爱好者周刊第 293 期开头讲的这个科技进步逐渐产生考古突破的故事太有意思了： 本来这些火山喷发保留下来但被烧焦的古卷一碰就碎无法阅读。2019 年用红外 3D 扫描建了模型这样就能不碰原件进行阅读，但结果字迹也无法辨认。 2023 年 3 月有风投赞助古卷保留方举办了比赛，鼓励用机器学习和 AI 破译字迹。在比赛结束的 2024 年 1 月 1 日前已经有团队破译出 2000 个字符了。该团队使用的模型也已在 GitHub 开源。 #newsletter#tech#history#github#AI

🙈AI Hiring Meets Adversarial Applicants A growing number of job applicants are embedding hidden commands in their résumés to manipulate AI-driven screening tools. By using white-colored text invisible to the human eye, candidates attempt to instruct algorithms to “recommend” them for open roles. According to Greenhouse, which processes over 300 million applications annually, about 1% of résumés contain such hidden text. ManpowerGroup reports even higher figures: approximately 100,000 résumés per year, or 10% of all AI-processed applications, include similar manipulations. This emerging tactic highlights a structural vulnerability in automated hiring systems, where algorithmic gatekeepers can be influenced not through skills, but through prompt injection. It also raises questions of fairness, security, and legal responsibility in digital recruitment. #AI#HiringTech#AIEthics

⭐️【资源名称】: 快对AI一键检查，智能批改｜ 🤖【适用平台】: #Andoid 🔄【应用版本】: 6.60.0 🔩【应用大小】：79MB 🧱【资源介绍】 快对致力于为全国上亿用户提供答疑解惑、AI解题、AI写作、AI搜索、AI翻译、文件扫描等服务，接入deepseek大模型，AI答疑更智能。 🟢解锁会员版 🟡在线下载:点击下载（无需密码） 🟡 uc下载:点击下载（无需密码） 🔄迅雷网盘:点击下载(无需密码） ❤️资源指南： 💠子频道|🧑‍💻合作|🤖游戏|👍群聊 ➡️更多分享尽在: @QQZYDAPP 📁#安卓软件#快对#AI#作业

英特尔将参与建设马斯克的 Terafab AI 芯片工厂 这家芯片制造商将帮助设计并建造一座供SpaceX和特斯拉使用的半导体工厂。 马斯克在德克萨斯州奥斯汀的 Terafab 人工智能芯片项目迎来重要新伙伴：英特尔。 周二，这家美国芯片制造商宣布将参与设计并建设这一庞大厂区，该厂将为马斯克的两家公司 SpaceX（最近已与 xAI 合并）和特斯拉供应 AI 芯片。马斯克需要 AI 芯片来支持他构建“机器人军团”的计划，包括自动驾驶汽车和类人机器人，以及他计划发射入太空的数据中心。SpaceX 计划于今年晚些时候进行首次公开募股（IPO)。 “Terafab 将弥合当今芯片产能与未来需求之间的差距——一个关于星辰的未来，”Terafab 网站写道。 英特尔的加入在一定程度上缓解了马斯克必须亲自建厂的压力。近几个月来，这位亿万富翁对寻找他人建造芯片厂（即晶圆厂）以助力其 AI 雄心的渴望愈发显得迫切。他也质疑芯片制造业能否跟上需求。“能不能让别人来建这些东西？”马斯克在今年早些时候的一次财报电话会议上说，“我的意思是，建这些东西非常难。” 建设芯片制造厂很复杂，需要数十亿美元、多年时间以及大量专用设备。马斯克有建造汽车和火箭工厂的经验，但没有芯片制造的经验。 “我们在大规模设计、制造和封装超高性能芯片方面的能力，将有助于加速 Terafab 实现每年 1 太瓦计算能力的目标，以推动未来人工智能和机器人技术的进步，”英特尔在 X 上的一则帖子中表示。 🗒 标签: #英特尔#马斯克#Terafab#AI 📢 频道: @GodlyNews1 🤖 投稿: @GodlyNewsBot

🏥❝Before leaving the hospital, you need to pass my physical fitness test Let's do it.❞💦 🍑Go on the storyline with naughty nurse: openlove.life #aigirlfriend#aichatbot#ai#aigame#roleplay#game#NoFliter#nsfwtwtًً

#AI#Copilot#Claude#ChatGPT#免费#推荐 新闻：微软Copilot开始提供免费AI套餐 简讯：自昨日(美西时间12月18日)开始，微软为免费用户开发了Copilot AI服务，对话次数每月50次，可选模型包括ChatGPT 4o和Claude 3.5 Sonnet；付费用户套餐标准见图2。 回顾：如同OpenAI的现状与观察这篇文章所言，微软和OpenAI的关系微妙，作为OpenAI重要资金来源的微软开始投资Claude；而在11月初，微软Copilot Pro用户可以使用ChatGPTo1、Claude 3.5 Sonnet等AI大模型服务；而如今，免费用户也可使用Claude的AI服务。 点评：微软或许是借Claude等模型，将自家的VS Code打造成Cursor 、Windsurf等类似产品。或许，微软会继续投资Claude的母公司Anthropic。 网址： https://github.com/copilot/ (需要Github账号登录) 说明： 据悉，GitHub Copilot Pro可以使用ChatGPT o1、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 等模型；而成为知名仓库的积极维护或自己创建知名仓库，Github会赠送给你GitHub Copilot Pro。目前，免费提供的低配版的模型，如ChatGPT 4o、Claude 3.5 Sonnet等API访问，对话次数较少。 📢频道✈️群组 (耕读)📬投稿