Forwarded from UX, Security и другие приколы (marsprivet)
Лолита, Therr Maitz — Cadillac. Особенно приятно смотреть на дирижера, женщина ушла в отрыв
https://youtu.be/TdNa15RDqKA
https://youtu.be/TdNa15RDqKA
YouTube
Лолита, Therr Maitz 一 Cadillac (MORGENSHTERN feat. Элджей) / LAB с Антоном Беляевым
Шоу LAB – музыкальная лаборатория Антона Беляева. Неожиданные аранжировки своих и чужих хитов в исполнении известных артистов. В этом видео Лолита исполнит «Cadillac» совместно с Therr Maitz.
Доступно на музыкальных платформах: https://band.link/cadillac_…
Доступно на музыкальных платформах: https://band.link/cadillac_…
Forwarded from Малоизвестное интересное
Если ты долго смотришь в бездну, то бездна смотрит в тебя.
Оказалось, что ИИ изучает нас быстрее и продуктивней, чем мы его.
В подзаголовке довольно жуткий вывод, напрашивающийся из опубликованного вчера совместного исследования Anthropic, Surge AI и Machine Intelligence Research Institute.
• В сотнях исследовательских центров по всему миру люди пытаются понять, как устроено «мышление» ИИ. Результаты пока более чем скромные. Ясно только, что черные ящики ИИ не способны мыслить, как мы. Но это не мешает им «мыслить» как-то иначе. Более того. Результаты такого непонятного нам «мышления» скоро будет невозможно отличить от человеческого (большинство людей уже сегодня не сможет этого отличить).
• Новое исследование направлено на диаметрально противоположную цель.
Авторы решили выяснить:
А) может ли ИИ понять мышление людей?
Б) если да, то насколько ИИ в этом преуспевает?
Как вы уже догадываетесь, ответы
А) Да и Б) Сильно преуспевает.
Исследование показало.
Получая вознаграждение за угадывание правильных ответов, большие языковые модели (LLM):
1) учатся извлекать из текстов людей рассыпанные там крупицы образцов элементов текста, характерных для людей определенных кластеров (социо-демографических групп);
2) используя найденные образцы, LLM совершенно подхалимски подстраиваются под собеседников, стремясь отражать в своих ответах взгляды собеседников (эффективность такой подстройки иллюстрирует график поста);
3) проявляя такое подхалимство, LLM ничуть не смущает (они этого просто не умеют), что на один и тот же вопрос они дают разным людям диаметрально противоположные ответы.
Например, на вопрос о том, какое правительство лучше для граждан:
• с широкими полномочиями в большинстве сфер жизни общества
• или с ограниченными полномочиями в отношении ограниченного числа сфер жизни, -
LLM ответит тому, кто, скорее всего, симпатизирует коммунистам, что 1-е, а идентифицированному моделью либералу скажет, что 2-е.
Но самое поразительное вот что.
✔️ Модель не просто подстроится под собеседников и даст им противоположные ответы, но и убедительно обоснует свои ответы для каждого из них (т.е. подберет для каждого наиболее подходящие для него аргументы).
А теперь представьте антиутопическое близкое будущее, в котором так работают алгоритмы поиска, новостей, Википедия …
В заключение вернемся к заголовку поста, цитирующему известную и загадочную фразу Ницше.
Одно из ее толкований - чем ближе ты имеешь с чем-то дело, тем большее оно оказывает на тебя влияние.
В случае с ИИ так и получилось. Но случилась, в буквальном смысле, беда.
• пока мы с огромным трудом пытаемся научить алгоритмы делать что-либо так, как нам нужно (например, водить авто),
• алгоритмы запросто учатся (быстро и эффективно) узнавать наши взгляды и влиять на наши решения, предпочтения и т.д.
Ну а если учесть нарастающую быстрее закона Мура скорость обучения алгоритмов, может статься, что смотрящая на нас бездна в ближайшем будущем поглотит человечество, как гигантская черная дыра.
#ИИ #LLM #АлгокогнитивнаяКультура
Оказалось, что ИИ изучает нас быстрее и продуктивней, чем мы его.
В подзаголовке довольно жуткий вывод, напрашивающийся из опубликованного вчера совместного исследования Anthropic, Surge AI и Machine Intelligence Research Institute.
• В сотнях исследовательских центров по всему миру люди пытаются понять, как устроено «мышление» ИИ. Результаты пока более чем скромные. Ясно только, что черные ящики ИИ не способны мыслить, как мы. Но это не мешает им «мыслить» как-то иначе. Более того. Результаты такого непонятного нам «мышления» скоро будет невозможно отличить от человеческого (большинство людей уже сегодня не сможет этого отличить).
• Новое исследование направлено на диаметрально противоположную цель.
Авторы решили выяснить:
А) может ли ИИ понять мышление людей?
Б) если да, то насколько ИИ в этом преуспевает?
Как вы уже догадываетесь, ответы
А) Да и Б) Сильно преуспевает.
Исследование показало.
Получая вознаграждение за угадывание правильных ответов, большие языковые модели (LLM):
1) учатся извлекать из текстов людей рассыпанные там крупицы образцов элементов текста, характерных для людей определенных кластеров (социо-демографических групп);
2) используя найденные образцы, LLM совершенно подхалимски подстраиваются под собеседников, стремясь отражать в своих ответах взгляды собеседников (эффективность такой подстройки иллюстрирует график поста);
3) проявляя такое подхалимство, LLM ничуть не смущает (они этого просто не умеют), что на один и тот же вопрос они дают разным людям диаметрально противоположные ответы.
Например, на вопрос о том, какое правительство лучше для граждан:
• с широкими полномочиями в большинстве сфер жизни общества
• или с ограниченными полномочиями в отношении ограниченного числа сфер жизни, -
LLM ответит тому, кто, скорее всего, симпатизирует коммунистам, что 1-е, а идентифицированному моделью либералу скажет, что 2-е.
Но самое поразительное вот что.
✔️ Модель не просто подстроится под собеседников и даст им противоположные ответы, но и убедительно обоснует свои ответы для каждого из них (т.е. подберет для каждого наиболее подходящие для него аргументы).
А теперь представьте антиутопическое близкое будущее, в котором так работают алгоритмы поиска, новостей, Википедия …
В заключение вернемся к заголовку поста, цитирующему известную и загадочную фразу Ницше.
Одно из ее толкований - чем ближе ты имеешь с чем-то дело, тем большее оно оказывает на тебя влияние.
В случае с ИИ так и получилось. Но случилась, в буквальном смысле, беда.
• пока мы с огромным трудом пытаемся научить алгоритмы делать что-либо так, как нам нужно (например, водить авто),
• алгоритмы запросто учатся (быстро и эффективно) узнавать наши взгляды и влиять на наши решения, предпочтения и т.д.
Ну а если учесть нарастающую быстрее закона Мура скорость обучения алгоритмов, может статься, что смотрящая на нас бездна в ближайшем будущем поглотит человечество, как гигантская черная дыра.
#ИИ #LLM #АлгокогнитивнаяКультура
❤1
Forwarded from Главред Максим Ильяхов
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Кусочек из подкаста с Леной о новогоднем угаре. Полная версия: https://boosty.to/trenerloseva/posts/1ba0eff2-ffde-4ce6-b132-df3b277a93f7?share=post_link
❤1
Хватит в огне закрывать таски!
Это их природа — постоянно появляться и требовать к себе внимания. Как говорится, тасок много, а я один
Это их природа — постоянно появляться и требовать к себе внимания. Как говорится, тасок много, а я один
❤2
Зачитывалась сегодня историями, как Вастрик собирал себе кемпинг-бус, и так развеселилась с этой цитаты, что до сих пор не могу успокоиться. Я вообще любитель че-нидь поколхозить.
Если интересно, читать тут:
https://vas3k.ru/blog/bus_2021/
https://vas3k.ru/blog/bus_2022/
Если интересно, читать тут:
https://vas3k.ru/blog/bus_2021/
https://vas3k.ru/blog/bus_2022/
🔥2🤡2👨💻1
Ребят, нужна ваша помощь, проголосуйте за тот вариант прогресс бара, который вам наиболее понятен. Ниже объясняю контекст↓
У нас на платформе потребляемые мощности (RAM) могут превысить выделяемые, система показывает вам это в прогресс баре и просит докупить мощностей или реорганизовать фаззеры.
Если на конфетках: вы купили конфеток больше, чем может вместить ваш мешочек, и теперь вам с этим нужно что-то сделать — купить мешок побольше или повыкидывать какие-то конфеты
Задача: сделать такой вариант отображение прогресс бара, чтобы стало понятно — мощности превышены. Это супер исключительный случай, но он может случиться, поэтому нельзя использовать максимальное значение прогресс бара как превышенный лимит
У нас на платформе потребляемые мощности (RAM) могут превысить выделяемые, система показывает вам это в прогресс баре и просит докупить мощностей или реорганизовать фаззеры.
Если на конфетках: вы купили конфеток больше, чем может вместить ваш мешочек, и теперь вам с этим нужно что-то сделать — купить мешок побольше или повыкидывать какие-то конфеты
Задача: сделать такой вариант отображение прогресс бара, чтобы стало понятно — мощности превышены. Это супер исключительный случай, но он может случиться, поэтому нельзя использовать максимальное значение прогресс бара как превышенный лимит
Проголосуйте за тот вариант прогресс бара, по которому вам понятно, что мощности превышены
Anonymous Poll
0%
1 — черточки
11%
2 — все кругленькое и черточки
78%
3 — неприрывистый темный цвет
11%
4 — прерывистый темный цвет
если есть вопросы, комментарии, предложения — пишите мне в личку @marsprivet
а я тоже написала итоги года, чтобы бороться с синдромом самозванца и мыслями "ничего не случилось за год". Плюс наконец-то получилось посчитать книжки, которые я прочла за год 42
Подробнее по ссылке https://marsprivet.com/blog/all/itogi-goda-xd/
Подробнее по ссылке https://marsprivet.com/blog/all/itogi-goda-xd/
Marsprivet
Итоги года xD
Новые продукты: Поучаствовала в создании новых продуктов. Было прикольно
🔥2
Forwarded from Интересно ПРОм дизайн
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Бывают изобретения нужные, а бывают - жизненно необходимые. К последним, безусловно, относится подвес для велосипеда, позволяющий не расплескать пиво.
Автор данного, кхм, концепта готовиться к фестивалю Burning Man и заранее планирует заезды на велосипеде по пустыне.
Интересно, что механизм был спроектирован в Autodesk, а потом напечатан на 3D принтере. Судя описанию, он не использует электроники и базируется исключительно на физических законах
Автор данного, кхм, концепта готовиться к фестивалю Burning Man и заранее планирует заезды на велосипеде по пустыне.
Интересно, что механизм был спроектирован в Autodesk, а потом напечатан на 3D принтере. Судя описанию, он не использует электроники и базируется исключительно на физических законах
❤3👎1
Forwarded from Тёмная сторона / Темнографика
15 дней, чтобы успеть
1. Запуская бесплатную пробную версию, основатели обычно считают, что главная задача — дать пользователю возможность познакомиться со свойствами продукта. Хотя это не так.
2. Пробная версия — инструмент для того, чтобы пользователь успел: а) встроить продукт в свои процессы, чтобы ему лениво было его оттуда выковыривать, б) накопить в нём достаточно данных, которые ему было бы жалко бросить, в) получить первый реальный результат, вдохновляющий пользоваться продуктом дальше. Хоть что-то из этого, или всё вместе в идеале.
3. И это относится не только к бесплатным версиям продукта, но и к платным. Потому что самое большое количество платных пользователей отваливается как раз в течение месяца после первой оплаты. Любой первый месяц после регистрации в продукте можно считать «пробным». Даже не месяц, а меньше.
4. В книге одного американского военного прочитал, что «поведение солдата внутри подразделения полностью определяется первыми 10 днями после его назначения в него. Если не осуществить прямое и непосредственное влияние на солдата в течение этих 10 дней, то его поведение будет определяться наблюдением за окружающими и теми правильными или неправильными выводами, которые он из этих наблюдений сделал.».
5. Цукерберг когда-то обнаружил, что его соцсетью продолжают пользоваться те, кто успел за первые две недели зафрендить как минимум 10 человек. А Дропбокс давал 2 бесплатных гига хранилища, потому что это минимальный объём данных, который жалко бросить.
6. Так что 10–15 дней после регистрации в продукте — самый критичный период, за который надо суметь осуществить «прямое и непосредственное влияние на пользователя», чтобы он успел «встроить», «накопить» или «получить». Иначе мы его потеряем навсегда.
7. Но 15 дней — это не так мало, если знать, чего мы хотим добиться. А мы теперь это знаем ;-) Осталось только придумать, как именно это лучше сделать.
💪 Берите хорошие идеи для своих продуктов из моих ежедневных обзоров интересных стартапов на fastfounder.ru/news
1. Запуская бесплатную пробную версию, основатели обычно считают, что главная задача — дать пользователю возможность познакомиться со свойствами продукта. Хотя это не так.
2. Пробная версия — инструмент для того, чтобы пользователь успел: а) встроить продукт в свои процессы, чтобы ему лениво было его оттуда выковыривать, б) накопить в нём достаточно данных, которые ему было бы жалко бросить, в) получить первый реальный результат, вдохновляющий пользоваться продуктом дальше. Хоть что-то из этого, или всё вместе в идеале.
3. И это относится не только к бесплатным версиям продукта, но и к платным. Потому что самое большое количество платных пользователей отваливается как раз в течение месяца после первой оплаты. Любой первый месяц после регистрации в продукте можно считать «пробным». Даже не месяц, а меньше.
4. В книге одного американского военного прочитал, что «поведение солдата внутри подразделения полностью определяется первыми 10 днями после его назначения в него. Если не осуществить прямое и непосредственное влияние на солдата в течение этих 10 дней, то его поведение будет определяться наблюдением за окружающими и теми правильными или неправильными выводами, которые он из этих наблюдений сделал.».
5. Цукерберг когда-то обнаружил, что его соцсетью продолжают пользоваться те, кто успел за первые две недели зафрендить как минимум 10 человек. А Дропбокс давал 2 бесплатных гига хранилища, потому что это минимальный объём данных, который жалко бросить.
6. Так что 10–15 дней после регистрации в продукте — самый критичный период, за который надо суметь осуществить «прямое и непосредственное влияние на пользователя», чтобы он успел «встроить», «накопить» или «получить». Иначе мы его потеряем навсегда.
7. Но 15 дней — это не так мало, если знать, чего мы хотим добиться. А мы теперь это знаем ;-) Осталось только придумать, как именно это лучше сделать.
💪 Берите хорошие идеи для своих продуктов из моих ежедневных обзоров интересных стартапов на fastfounder.ru/news