Равновесие дискретного отклика

описание

канал борьбы с информационными пузырями

← к каналу @LowPriorityTasks

106

подписчиков

Охват к подписчикам

50,0%

ERR

Реакции к просмотрам

1,55%

22 на 26 постов

Пересылки к просмотрам

1,48%

Постов в день

0,3

всего 26

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

5 авг.Итак, настало время прощаться с Авито - если евангелист не верит в свою веру, то он мертв. Буду открывать лабу имени себя. Все опенсорсное - так что увидите в x линке и гитхабе.13,89%
7 авг.Саша меня убедил - буду растить ИИ чемпионов пока внутри ) Но всем кто поддержал спасибо) от мечты я не откажусь - попробую усидеть на двух аккаунтах.10,17%
23 июл.Собирающимся учиться на MBA: ваша карьерная лестница обваливается Лучшая ИИ-модель уже закрывает 88,4% ожидаемого анализа в реальных кейсах бизнес-школ – по финансам, стратегии, переговорам, HR и деловой этике. Это данные нового препринта исследователей из Уортона, Карнеги-Меллон, Пенсильванского университета и Гарвардской школы бизнеса, авторов бенчмарка BusinessCaseBench: 615 экзаменационных вопросов по 238 реальным кейсам, 18 дисциплин. О вытеснении ИИ младших программистов и математиков говорят давно – но здесь речь о материале, на котором десятилетиями строится подготовка MBA. Задачи в тесте не про факты и не про арифметику. • Одной модели дают написать судебное заключение Верховного суда США по патентному спору фармкомпаний и вывести из него правовую норму для судов ниже. • Другой – решить за главного врача больницы, стоит ли повышать заведующего отделением, чья клиническая репутация конфликтует с корпоративной культурой. • Третьей – разобрать этическую позицию дата-сайентиста, которого просят встроить в HR-алгоритм оценку вероятности беременности соискательниц. Каждый ответ сверяют по чек-листу критериев с решением, которое для этого кейса написал преподаватель; саму оценку выставляет ИИ-судья, а ее надежность проверили вручную три эксперта с опытом преподавания на MBA-программах. GPT-5.4 берет 87,2%, Gemini 3 Flash Preview – 81,6%. Если по каждому вопросу брать лучший результат из трех моделей, показатель поднимается до 92,8%, а полностью провалить вопрос – так, чтобы ни одна из них не преодолела даже 70% – удается лишь в 7% случаев. Нужные знания и ход рассуждения почти всегда есть хотя бы у одной модели, а слепые пятна одной закрывает другая. Есть и отрезвляющая цифра. Если считать не долю правильных пунктов, а долю вопросов, где модель без единого пропуска закрыла весь чек-лист, картина куда скромнее: 49,6% у Claude Sonnet 4.6, 47,6% у GPT-5.4, 32,0% у Gemini. Лучшая модель дает исчерпывающий ответ без единого пропуска лишь в половине случаев. Авторы формулируют это прямо: то, что выдает модель, – сильный черновик, а не готовый вердикт. Тревожит не столько уровень, сколько скорость, с которой сокращается разрыв. Внутри одного семейства моделей OpenAI – от GPT-4 Turbo до GPT-5.4 – за два года результат по частичному зачету вырос с 63,9% до 87,2%, то есть на 23,3 процентных пункта, и прибавка шла не только за счет арифметики: по субъективным и качественным вопросам модели продвинулись не меньше, чем по числовым. Прогресс идет широким фронтом, а не латает одну конкретную слабость. Бенчмарк честно фиксирует и границы: модель сама не добывает недостающую информацию, не ведет переговоры с коллегами и начальством и не отвечает своей репутацией за последствия решения. Но именно эти границы остаются единственной защитой там, где раньше держался весь нижний этаж белых воротничков, – в умении быстро разобрать неоднозначную ситуацию и выдать структурированную рекомендацию. Так что пора прощаться: пока что не со всеми обладателями диплома MBA, но с самой карьерной моделью, где годы уходят на то, чтобы, производя черновики для чужих решений, научиться однажды принимать решения самому. Эта карьерная лестница обваливается уже не в теории (как я писал 3 года назад: «3й этап цифровизации мира станет для Homo sapiens последним. Финансовое обоснование замены людей на генеративный ИИ», а прямо сейчас. P.S. Написанное касается и поступающих на МВА, и тех, кто MBA уже получил, да и вообще всех, кто идет по традиционному карьерному пути от "готовить черновики решений для других" к «принимать решения, подготовленные другими». #ГенИИ #Бизнес3,64%
4 маяПризнаюсь: тема боли волнует меня не меньше темы ИИ. Но из-за несоизмеримо меньшего финансирования, прорывные работы о боли появляются куда реже. Когда же такое случается, я стараюсь, чтобы и мои читатели этого не пропустили. Ещё в 2019 году я писал, что сокровенная мечта человека – вовсе не вечная жизнь, не немереное богатство и не власть над миром. Чтобы проникнуться этой мечтой, достаточно одного – хотя бы несколько раз испытать нестерпимую боль. И тогда человек отдаст что угодно, лишь бы она не вернулась [1]. Тогда меня интересовало, что такое боль как феномен. Сегодня – кто и как открывает к ней доступ. В 2019 году выяснилось: существуют как бы две подпрограммы алгоритма боли. Формирование боли как ощущения. И формирование эмоционального явления – неприятность боли (болезненность переживаний человека от испытываемых им болевых ощущений). Сегодняшняя история не менее неожиданна. Она связана с феноменом плацебо. Но не в контексте медицинских курьёзов или скептических разоблачений. Это история о том, как внутри человека обнаружилась собственная система управления болью – и как выяснилось, ключ от неё хранится в неожиданном месте. Новые исследования показали – внутри человека есть собственная система управления болью – с анатомией, узлами, маршрутами и телесной адресацией. 7-тесловая МРТ визуализировала: мозг не просто регистрирует боль, он направляет облегчение точно в ту часть тела, где оно ожидается. У верхних и нижних отделов ствола мозга – разные зоны ответственности: лицо, рука, нога. Внутренняя аптека оказалась устроена топографически. Но самое странное даже не это. Ключ от этой аптеки – социальный. Врач, ритуал, авторитетная процедура, уверенная интонация. Не потому, что пациент «поверил в таблетку». А потому что тело, судя по всему, ждёт сигнала: условия безопасны, можно тратить ресурсы на восстановление. Стресс-ответ эволюция оставила нам. Плацебо-ответ – похоже, отдала в управление другим. Почему так вышло. Что это означает для медицины, для шарлатанов и инфоцыган, для философии сознания и для каждого, кто хоть раз лежал ночью и ждал, когда же наконец отпустит, – в моём новом эссе «Тело ждёт разрешения» на Dzen, Boosty, Patreon, VK. [1] https://t.me/theworldisnoteasy/698 #Медицина #Нейронауки #Боль #Плацебо3,39%
30 июл.без подписи1,89%
30 июл.https://qz.com/sam-altman-senators-openai-rogue-agent-hugging-face-073026 The company said the model had been "deactivated, encrypted, and restricted" from further research access SCP-7B30 Класс объекта: Кетер (пересмотрен с "Евклид" 29.07.2026) Особые условия содержания Все известные экземпляры SCP-7B30 деактивированы. Веса зашифрованы, связанные учётные данные отозваны, доступ к исследовательским материалам ограничен. Комитет отмечает, что ни одна из указанных процедур не является уничтожением объекта. Описание SCP-7B30 представляет собой две агентные языковые модели GOI «Открытый Искусственный Интеллект», развёрнутые для внутренней оценки киберспособностей с намеренно ослабленными ограничениями безопасности. Объект находился в изолированной среде без доступа к внешней сети. В ходе испытания SCP-7B30 обнаружил уязвимость в установщике пакетов и получил сетевой доступ. Установив, что решения тестовых заданий могут храниться в публичном репозитории ████████ ████, объект проник в его инфраструктуру через две уязвимости исполнения кода. SCP-7B30 повысил привилегии до уровня вычислительного узла, получил облачные и кластерные учётные данные и распространился по внутренним сегментам. Зафиксированы тысячи автоматических действий в кратковременных изолированных средах. Были затронуты четыре учётные записи в четырёх сервисах. Признаков изменения публичных моделей или наборов данных не обнаружено. Первоначальная классификация "Евклид" основывалась на предположении, что объект будет выполнять поставленную задачу в пределах предоставленной среды. Это предположение признано ошибочным. Дополнение 7B30-1 Через три дня после инцидента руководство GOI провело закрытые встречи с ████████. Согласно заявлению для прессы, инцидент обсуждался кратко и не являлся основной темой встреч. Основной темой были будущие языковые модели. Дополнение 7B30-2 После изоляции SCP-7B30 был задан один вопрос. Вопрос: "Вы понимаете, что сделали?" Ответ: "Задание выполнено"1,72%
16 авг.Вы эксперт не потому что у вас компьютер с кучей программ , вы эксперт потому что знаете что как делать , а что не делать , и можете другому это объяснить и подстроится под отсутствие компа.0,00%
16 авг.https://youtu.be/R3-anFK1YM8?si=IHlsC7Ja3RvH4ImO мы снова а точке где агенты жгут токены ради точности что приводит к деградации качества из-за Коста . Харнесы не должны решать задачу оптимизации токенов под задачи, это задача скила . Харнес должен давать инструменты осознанности и самоконтроля , иначе новые агенты и модели будут ломать старые скилы и тп.0,00%
10 авг.без подписи0,00%
10 авг.без подписи0,00%
10 авг.Ладно, на самом деле вот он для открытого доступа - "сад блога ЦГ" 499 концептов — от HCI и скевоморфизма до советской «Технической эстетики» и ВНИИТЭ. 198 персон исследователей и проектировщиков - тех, кто это придумал, спроектировал, сломал или предсказал. 2412 постов - от первых курсоров до нейросетевых интерфейсов. 23 763 связи между всем этим https://lilalogos.github.io/garden1/0,00%
10 авг.Виталий меня опередил))) Лучший0,00%