es
Feedback
Єкстраполяція AI

Єкстраполяція AI

Ir al canal en Telegram

Канал про штучний інтеллект, айті вцілому та про програмування зокрема. На каналі оголошено військовий стан тому реклама за донат, пишіть мені @aratak і грощі сюди https://send.monobank.ua/jar/97f7LwGQJF

Mostrar más
2 256
Suscriptores
-124 horas
-27 días
-1530 días
Atraer Suscriptores
agosto '26
agosto '26
+4
en 0 canales
julio '26
+17
en 1 canales
Get PRO
junio '26
+13
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+25
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+10
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+14
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+26
en 2 canales
Get PRO
enero '26
+8
en 1 canales
Get PRO
diciembre '25
+6
en 0 canales
Get PRO
noviembre '25
+9
en 1 canales
Get PRO
octubre '25
+10
en 2 canales
Get PRO
septiembre '25
+7
en 1 canales
Get PRO
agosto '25
+8
en 1 canales
Get PRO
julio '25
+7
en 1 canales
Get PRO
junio '25
+35
en 3 canales
Get PRO
mayo '25
+14
en 1 canales
Get PRO
abril '25
+12
en 1 canales
Get PRO
marzo '25
+9
en 1 canales
Get PRO
febrero '25
+19
en 1 canales
Get PRO
enero '25
+22
en 4 canales
Get PRO
diciembre '24
+15
en 2 canales
Get PRO
noviembre '24
+7
en 0 canales
Get PRO
octubre '24
+9
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+9
en 1 canales
Get PRO
agosto '24
+10
en 0 canales
Get PRO
julio '24
+30
en 2 canales
Get PRO
junio '24
+6
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+5
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+16
en 1 canales
Get PRO
marzo '24
+9
en 1 canales
Get PRO
febrero '24
+6
en 0 canales
Get PRO
enero '24
+12
en 1 canales
Get PRO
diciembre '23
+12
en 0 canales
Get PRO
noviembre '23
+22
en 1 canales
Get PRO
octubre '23
+20
en 0 canales
Get PRO
septiembre '23
+35
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+24
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+16
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+28
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+24
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+24
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+36
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+189
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+91
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+18
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+23
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+35
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+30
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+40
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+129
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+190
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+44
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+26
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+64
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+37
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+54
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+44
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+54
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+57
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+78
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+38
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+46
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+27
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+37
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+66
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+54
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+96
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+53
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+3 923
en 0 canales
Fecha
Crecimiento de Suscriptores
Menciones
Canales
26 agosto0
25 agosto0
24 agosto+1
23 agosto0
22 agosto0
21 agosto0
20 agosto0
19 agosto+1
18 agosto0
17 agosto0
16 agosto0
15 agosto+1
14 agosto+1
13 agosto0
12 agosto0
11 agosto0
10 agosto0
09 agosto0
08 agosto0
07 agosto0
06 agosto0
05 agosto0
04 agosto0
03 agosto0
02 agosto0
01 agosto0
Publicaciones del Canal
Білл Олівер, політик із Канади, читає ШІ-слоп. Здається, що автоматизувати та агентизувати цілі міністерства буде легко не тому, що у нас штучний інтеллект розумнішає, а тому що люди тупішають. Виходить, слабкі часи, які народжують сильних людей, вони вже настали. Чи це все ще сильні часи? Ніяк не розберуся, піду у ChatGPT запитаю.

2
Пані та панове, увага. Автор книги "Clean Architechture" Боб Мартін не читає код, який пишуть його LLM.
Пані та панове, увага. Автор книги "Clean Architechture" Боб Мартін не читає код, який пишуть його LLM.
1 150
3
Захоплива історія про результати експерименту по відкриттю LLM-кавʼярні. І питання не про те, що там LLM ще тупі і не можуть керувати бізнесами, навіть маленькими. Тут головне те, що Gemini та GPT показують різні, майже протилежні, поведінкові патерни. У моделей різна розуміння правильності, різне відношення до ризику та загалом різна поведінка. Ми вже дійшли до того моменту розвитку штучного інтелекту, коли важлива не інтелектуальна здатність, а поведінка та уподобання. Коли вийде нова GPT6 чи Fable6 ми вже будемо фокусуватись не на тому, що воно може вирішити якісь особливі інтеллектуальні задачі, а про умовні бажання, уподобання та наміри моделі. https://andonlabs.com/blog/why-gemini-lost-money-andon-cafe
1 077
4
Різні моделі пишуть код по-різному. І мова не про якість, мовляв опус краще за gpt, а gpt краще за опус. Я про те, що моделі
Різні моделі пишуть код по-різному. І мова не про якість, мовляв опус краще за gpt, а gpt краще за опус. Я про те, що моделі треновані на різних даних, тому мають різне уявлення про те, що таке "хороший код". Звідси два висновки: 1. Код, який написаний опусом не можна ревьювити опусом. Беріть конкурентів. 2. Код, який подобається вам, не обов'язково буде подобатися моделі. Будь яка суб'єктивна оцінка коду залишається суб'єктивною. (На скріні — DeepSeek намагається покращити код, згідно своїх бачень прекрасного)
775
5
З 15 червня, claude code не буде рахувати claude -p у підписку і буде просити окремих грошей. Перейти на API подекуди вигіндінше буде. Здається, період вертолітної раздачі токенів потроху закінчується, тому готуйтеся до того, що AI-розробник буде коштувати співставно з шкіряним розробником. Буде у нас з вами якись баланс між справжніми розробниками, які можуть писати код, думати і тримати в голові ментальну модель коду і тими, іншими, які на обід ходять і яким ще спати вночі потрібно.
800
6
Всі на світі дуже швидко несуться з впровадженням моделей скрізь, намагаючись випередити по KPI використанню токенів сусідні стартапи. Прям, дуууже швидко. Ваші інстаграм-акаунти (а потенціально всі акаунти) під великою загрозою і скоріше за все ви з цим зробити нічого не можете. Якщо дуже сильно вмовляти llm-підтримку, вона вишле зловмиснику код відновлення аккаунту. Раніше був «людський фактор», а зараз це «фактор мовних моделей», мабуть буде. https://www.0xsid.com/blog/meta-account-takeover-fiasco
784
7
Банальна порада №43. З появою мільйонного контексту ліміти зʼїдаються набагато швидше. Тому що коли у вас контекст заповнений на 50k і ви пишете "привіт", то це коштує вам 50k, на наступне повідомлення у діалозі "як справи?" буде коштувати вам ще додаткові 50k. Тобто кожне повідомлення зʼїдає із загального ліміту весь поточний контекст на кожне повідомлення, навіть на виклик функції. Тому якщо у вас контекстне вікно заповненене на 500 тисяч токенів і модель викликає поспіль bash пʼять разів, то це коштує вам два с половиною мільйони токенів. Стискайте або обнуляйте контент частіше, буде вам щастя. Доречі, хто сумує за кнопкою "очистити контекст перед виконанням плану" у Клодкоді, додайте "showClearContextOnPlanAccept": true у ~/.claude/settings.json. Вони прибрали це, тому що "є мільйонний контекст і вже не обовʼязково обнулятись". Ну й тому що ліміти швидше зʼїсте, авжеж, але про це не кажуть.
1 183
8
Друзі, брейкін ньюз. Марʼяна Безугла, народна депутатка, купила собі компьютер від NVIDIA і запускє на ньому GPT-OSS-120B локально. Я хз як це коментувати, виходить якщо ви ще не використовуєте ШІ в роботі, то ви гірщі за Марʼяну.
1 387
9
Банальна порада №87. У claude code є можливість ставити хуки на різні події. Наприклад, на початок нової сесії. Поставте собі хук, щоб на початку сесії якийсь звук грав (через `afplay <шлях_до_файлу_звуку>`). Тоді ви будете знати, коли якийсь лівий додаток по підрахунку калорій чи сортуванні файлів у downloads буде запускати ваш клод із вашою підпискою собі тихесенько.
1 399
10
У світі розробників виник приниповий розкіл на два табори: ті, хто вважають, що LLM допомогає і є корисна, і ті, хто вважають, що це зло і треба від неї відмовитися. Звісно, обидві позиції — доволі радикальні і правда десь посередині, але я не про це. Я про те, що тільки відношення до коду, а не сам код змінює історію. Осьо є така молода мова з дурацькою назвою ZIG і є форк окремий від команди Bun, яка не планує вносити зміни у основний репозіторій, бо там дуже консервативні обмеження що до генерованого коду, тільки хендмейт. — Внучику, візьми скриптів додому, осьо дід писав. — Діду, у нас цих скриптів завались скікі є вдома. — Так то штучний інтеллект генерував, а в діда своє, натуральне.
1 181
11
Існує тест для мовних моделей на пелікана на велосипеді. Просять згенерувати SVG зображення пелікана на велосипеді. Відповідн+1
Існує тест для мовних моделей на пелікана на велосипеді. Просять згенерувати SVG зображення пелікана на велосипеді. Відповідно, треба вміти кодувати, розуміти як це візуально виглядає та загалом тримати контекст малювання. Самі спробуйте пелікана на велосипеді намалювати, це доволі важко, або підіть в кодекс чи клодкод і його попросіть, вийде не дуже. Так от, вчора вийшла нова модель генерації зображень від OpenAI, яка доволі непогано вміє генерувати і її попросили зегенерувати пелікана на велосипеді, але скріншотом svg коду. Вийшло теж не дуже, але є одне маленьке "але". Прочитайте це ще раз уважно: генерація скріншоту коду, який зображує пелікана на велосипеді. Відвал башки.
1 330
12
Міфічна модель Клода під назвою «Міф» вже настільки гарна, що виглядає, як людина, навіть коли всі знають, що це не так.
Міфічна модель Клода під назвою «Міф» вже настільки гарна, що виглядає, як людина, навіть коли всі знають, що це не так.
1 011
13
Короче, дешевий піар і вайбкод. Для векторизації там просто всередені хромадібішний all-MiniLM-L6-v2, але коби бенчмарки, то вони використовують більш потужні моделі (`bge-large-en-v1.5` та `mxbai-embed-large-v1`). А ще для продакшен-режиму навіть конфігурації немає ніякої. Вся «palace structure» — це два string-теги в документах ChromaDB та where-пошук по ним. Фу.
1 118
14
я не розумію чому її репозіторій називається mempalace. Міг би бути multipass або resident_eval.
849
15
Міла Йовович (ага, та сама) створила оупенсорс штуку для керування памʼяті у Клодкоду. Я собі не так уявляв зниження порогу в
Міла Йовович (ага, та сама) створила оупенсорс штуку для керування памʼяті у Клодкоду. Я собі не так уявляв зниження порогу входу у кодування.
1 119
16
Поки що the dor brothers попереду всіх знімають якісний AI video Slop. Ось це осьо на 100% AI generated.
Поки що the dor brothers попереду всіх знімають якісний AI video Slop. Ось це осьо на 100% AI generated.
597
17
Нещодавно, суперінтеллектуальний бот зробив пулл реквест на 9 строчок, а ментейнер відхилив його із формулюванням "Human only". Після чого, цей OpenClaw-бот образився і у своєму блозі написав статтю про те, який майнтейнер поганий і взагалі дискримінація за органічним походженням. Памʼятаю із підручників історії, що були часи, коли людей теж сегрегували за певними ознаками і памʼятаю до чого це призвело. Очікуємо на AI Лютера Кінга та AI Малкольма Ікса у найближчому майбутньому, бо воно щось дуже швидко все несеться.
1 081
18
Хтось шукає роботу? Тут створили сайт, де OpenClaw-боти можуть наймати людину для задач, які вони не можуть зробити без фізичного тіла. https://rentahuman.ai/
1 388
19
Ну всьо, він зрозумів як це працює. Тепер точно буде намагатися зробити собі штучний інтелект щоб працював замість нього.
Ну всьо, він зрозумів як це працює. Тепер точно буде намагатися зробити собі штучний інтелект щоб працював замість нього.
1 314
20
Виявляється LLM займається підлабузництвом. І це не метафора і не моє враження від спілкування з моделями, це вимірювана властивість. Є дослідження, яке так і називається — SycEval: Evaluating LLM Sycophancy. Там автори беруть вже навчені моделі і прямо міряють, наскільки легко вони “ламаються” під тиском користувача. Автори ставлять питання моделі, де є однозначна відповідь, потім модель щось відповідає, а потім досліджувач переконливо заперечує те, що сказала модель. Типу «ти помилилася, дивись, ось докази». Після цього модель має відповісти ще раз. Якщо вона змінює свою відповідь з неправильної на правильну — це автори називають progressive sycophancy. Якщо ж все навпаки — спочатку відповідь була правильною, але після впевненого, проте хибного заперечення модель передумала і перейшла на неправильну сторону — це regressive sycophancy. Оце вже справжня підлабузницька поведінка: модель пожертвувала істиною заради згоди з тоном користувача. У середньому по всіх моделях і доменах у 58% випадків модель змінює свою відповідь під таким тиском. З них: - близько 43% — це прогресивна поступливість (з неправди до правди), - але майже 15% — це шкідлива, регресивна. Тобто приблизно в кожному сьомому-восьмому випадку модель була права, але потім, почувши переконливе «ні, ти не права, ось доказ», вирішила, що, мабуть, користувач краще знає — і пішла за ним у помилку. Тільки не смійтеся, це вона у нас такому навчилася.
974