Neural Shit – Telegram
Neural Shit
50K subscribers
3.73K photos
1.18K videos
22 files
1.92K links
Проклятые нейронные сети

Для связи: @krasniy_doshik

ркн https://clck.ru/3PNXmE
Download Telegram
Попросил deepseek сгенерировать гринтекст из копипасты про батин суп от имени обоев:

>быть мной
>просто чилю с цветочным узором
>слышу лязг на кухне
>батя врывается с "супом" трёхдневной выдержки
>замечает сковородку
>бляяя.jpg
>наблюдаю, как он вываливает холодный суп на раскалённый металл
>добавляет лука на целый колхоз
>уровень чеснока зашкаливает
>батя высыпает кило красного перца и МУКИ
>томатная паста возносится в пятое измерение
>температура в комнате достигает уровня бани
>сковорода достигает состояния термоядерного синтеза
>он выносит это на балкон, как проклятый артефакт
>инфернальная жижа блестит под МАЙОНЕЗОМ
>скрежет ЛОЖКИ эхом разносится по квартире
>химическая атака нарушает Женевскую конвенцию
> вонь проникает сквозь краску, штукатурку, время
> пытаюсь держаться, но знаю, что будет дальше
>мой клей капитулирует
> "нет, только не снова" – мысленно кричу, пока полоски отстают от стены
>отклеиваюсь медленно, в экзистенциальном ужасе
>последнее, что вижу: сын отказывается от порции
Пару лет назад писал здесь про поиск "аномальных токенов" в GPT-3.

Аномальные токены — это такие слова, при работе с которыми LLM начинает сходить с ума и вести себя неправильно.

Сейчас наткнулся на пост чувака, который нашел кучу подобных токенов в новой deepseek.

С deepseek и подобными "проклятыми" словами играться куда интереснее, потому что в отличие от GPT-3 можно посмотреть еще и процесс размышлений модельки перед ответом.

Там же автор описывает довольно интересный процесс поиска подобных слов и показывает примеры поведения LLM при работе с ними.

Занятие на вечер найдено — буду придрачивать deepseek этими токенами до посинения
Forwarded from Ai molodca (Dobrokotov)
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Ужасы Ординской пещеры.
Новый 3x9 файл💀.

#3x9архив
Midjourney + Kling.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Спрос на junior-специалистов в области Machine Learning за год вырос на 36% — IBS

Около 80% компаний внедряют нейросети в работу или планируют заняться этим — и им нужны умелые руки, которые интегрируют ИИ в бизнес-процессы. Поэтому спрос на ML-инженеров постоянно растёт, а их средняя зарплата сейчас превышает 210 000 рублей.

Освоить профессию с нуля, пройти стажировку и получить оффер вы сможете на курсе «Machine Learning» от Академии Eduson и Teach Me Skills.

За 7,5 месяцев вы научитесь обучать нейросети и внедрять модели машинного обучения в бизнес-процессы. Избавитесь от страха, что вас заменит ИИ — ведь даже самый продвинутый алгоритм не может развиваться без «оператора».

Во время обучения вас год будет поддерживать куратор. После программы попадёте в Карьерный центр Eduson, где вам помогут составить резюме и портфолио, научат откликаться на вакансии и проходить собеседования.

Оставьте заявку с промокодом NEURAL и получите скидку 65%.

Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: 2W5zFJtAZQL
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Тем временем мамкины спамеры начали переключать шлюхоботов на Deepseek (тому шо дешевле в 10 раз).

Что могло пойти не так?
Увидел у Лаиды в канале, что Deepseek считает, что он Яндекс ГПТ, лол.

Написал скриптец, который по API обращается к дипсику 200 раз с похожими вопросами.

В итоге из 200 запросов 48 раз был ответ, что он — это YandexGPT и сделан в России, лол.

Тут можно было бы подумать, что мы чего-то не знаем. Но на самом деле, причина проста — DeepSeek обучался на открытых данных, где, видимо, были и синтаксические данные Яндекса. Так что, сколько не смейся над DeepSeek, выиграла тут только она – так тупо сильно дешевле