TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3988 · 19 мар.

​🔥Как работает нейросеть? — [9:59] Нейросети уже заполонили мир, особенно ChatGPT и Midjourney, поэтому важно приблизительно понимать как они работают. В этом ролике речь пойдёт об общем строении ИИ, что такое нейрон, вес и как подбирается результат. Перейти к просмотру #видео#ai

Результаты

Найдено 11,663 похожих постов

Общий глобальный поиск

AI & Law

@ai_and_law · Post #544 · 08.04.2025, 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

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026, 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8641 · 29.09.2025, 10:22

🚀 DeepSeek-V3.2-Exp - вышла новая экспериментальная версия ⚡ Главное: - Основана на V3.1-Terminus - Новый механизм Sparse Attention (DSA) → быстрее и дешевле работа с длинными контекстами - Качество почти без потерь, производительность как у V3.1 - API подешевел более чем на 50% 📊 V3.1 пока ещё будет доступна до 15 октября 2025. 💰 Цены: - Input (cache hit): $0.07 → $0.028 (−60%) - Input (cache miss): $0.56 → $0.28 (−50%) - Output: $1.68 → $0.42 (−75%) 🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp) 🔗 Tech Report:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf) 🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf @ai_machinelearning_big_data #DeepSeek#AI#V32#SparseAttention#LLM

AI绘画学习AI脱衣换脸

@aihuihuaxx2 · Post #1217 · 13.06.2025, 06:40

古风美女婀娜多姿 #AI绘画#描述词在学习群 🔥🔥#AI去衣#AI换装#AI绘图 #AI#绘画#美女#nsfw#风格#推荐#频道#群组#教学#教程 AI绘画学习AI美女教学,感兴趣的小伙伴联系 @almosthoney 发送“绘画”获取教程。 频道 https://t.me/aihuihuaxx2 群组 https://t.me/aihuihuajxq 🔥原价128,现在仅需120元即可进入学习福利群,简单易学,电脑、手机皆可使用无限制,群里每天激情满满,收获颇丰,自己用可以满足需求,学完后接个单分分钟就把学费赚回来了,感兴趣的小伙伴抓紧时间啦! 你将收获: 1、学会AI生成真人美女、二次元等, 2、学会脱衣、换脸、二次元互转等 3、获得800G大小各种AI资源 5、提供免费云端部署绘图工具 6、学会chat GPT的各种场景应用 7、群主全程在线指导答疑解惑 8、熟悉AI绘画多个变现方式途径,实操讲解 9、获得多个老司机专享频道 10、探索更多AI工具应用、语言、声音、视频等,同众多AI爱好者互助交流 11、紧跟时代不被淘汰,获取最新AI发展动向 .........包括不限于以上内容,持续更新。花最少的钱学到别人几百上千的AI资源,这就是共享社群的优势,共建共创共享,迎接美好AI时代! 🏄🏻终于找到组织了,就是这种感觉。 从本频道进内部学习群有优惠,点击联系👉https://t.me/almosthoney 群内已经1200+学员火热学习接单中!

Umar генерирует...

@umargenerating · Post #8 · 31.01.2023, 08:27

Привет. Я Умар, Пройдя немалый путь задротства от софтов на пк и телефонах, заканчивая их железами, скажу что я в этом шарю. Но что действительно меня заинтересовало, так это нейросети(как же сука достало это слышать из всех щелей за последние месяцы, да?). Я не программист, не закончил даже универ, но могу простым языком рассказать о чём угодно. Это и будет основой канала. Моя деятельность — 3д моушн дизайн, поэтому так же буду делиться своими кейсами и опытом. Ну и конечно, лайф блог, потому что хочу) Контента обещаю доставлять много, оригинально. Некоторые статьи будут оформлены в телетайпе, что надеюсь будет удобнее для чтения. Суть: Я, сильно перегоревший от бытия, пытаюсь найти что-то что меня зацепит(деньги), так что ты, мой читатель, будешь видеть прогресс(или нет) со мной и понимать все термины начиная от анимации в дизайне, заканчивая промтами в Ai... теги на будущее: #bio#life#3dmotion#portfolio#news#review#work#ai#Midjourney#StableDiffusion#chatGPT#статьи upd. разобрался с комментариями

是芙莉莲

@ireallyhatetheworld · Post #1492 · 19.03.2026, 04:04

git-rewrite-commits: AI 驱动的 Git 提交信息自动重写工具 • 基于 AI(OpenAI 或本地 Ollama)自动生成符合 Conventional Commits 规范的提交信息 • 一键重写整个提交历史,支持 dry‑run、备份分支和分批处理,安全可控 • 可通过 Git Hook 集成,实时预览或自动生成消息,支持多语言和自定义模板 https://github.com/f/git-rewrite-commits #Git#AI#提交信息#代码质量#自动化#OpenAI#Ollama#ConventionalCommits

Agili

@agili_channel · Post #4 · 06.02.2026, 01:56

🔥OpenAI & Anthropic 双王炸:GPT-5.3-Codex 与 Claude Opus 4.6 同日发布(含用户即时评价) 今天是 2026 年 2 月 5 日,AI 界的“超级星期五”。OpenAI 和 Anthropic 不约而同地亮出了底牌。根据 Reddit、Hacker News 上第一波用户的反馈,战况比预想的要复杂,甚至有点“割裂”。 🤖 OpenAI: GPT-5.3-Codex "想接管你的电脑,而且它真的变强了" GPT-5.3-Codex 现在的定位是全能 Agent。 • 用户评价: • 👍 代码与终端操作强: 很多开发者反馈它在 Terminal Bench 上碾压了对手(77.3% vs 64%),是目前最强的 CLI 操作者。有用户直言:“它虽然慢,但写出来的东西是对的,不用我再去擦屁股。” • 👍 自我修复: 它不只是写代码,还能自己跑测试、查错、修 bug。 • 👎 速度慢: 因为要读更多上下文、做更多检查,反应速度明显不如 Claude Code。 • 👎 甚至有点“啰嗦”: 有人吐槽它太爱聊天了,而 Claude 更直接。 🧠 Anthropic: Claude Opus 4.6 "代码更强了,但...灵魂呢?" Anthropic 这次让人又爱又恨。 • 用户评价: • 👍 编码能力提升: 升级后的 Claude Code 在 SWE-bench 上得分很高(80.8%),写代码确实更利索了。 • 👎 写作能力“被阉割”: 这是最大的槽点。大量用户(包括 Hack News 和 Reddit)抱怨 Opus 4.6 的写作质量下降,甚至有人用“Lobotomized”(切除脑叶)来形容。它写出来的东西变得干瘪、缺乏灵气,甚至不如上一代 Opus 4.5。 • ⚠️ 建议: 现在的共识是——写代码用 Opus 4.6,写文章/搞创作请坚守 Opus 4.5。 ⚡️ Agili 的看法 现在的局面很有趣: • OpenAI 赢在**“干脏活累活”**(OS 操作、终端调试),它想做那个不嫌麻烦的超级实习生。 • Anthropic 赢在**“快和灵”(Claude Code 体验依然丝滑),但在通用写作**上似乎为了强化逻辑而牺牲了文采。 给你的建议: 如果你是写代码的,哪怕慢点,GPT-5.3-Codex 值得一试;如果你是写周刊、做内容的,先别急着把 Claude Opus 4.5 换掉,现在的 4.6 可能写不出你要的那种“人味儿”。 #AI#OpenAI#Anthropic#GPT5#ClaudeOpus#真实评测

12•••50•••100•••150•••200•••250•••300•••350•••400•••450•••500•••550•••600•••650•••700•••750•••800801802803804•••850•••900•••950•••971972
НазадСтр. 802 из 972Вперёд