Posts of Neural Shit

newest first

#7843Photo
Views4,416−70%vs avg
Forwards18
Reactions—
Comments0
#7842Link preview

Anthropic научила нейросети плохому с помощью пчеловодства Исследователи устроили очередной интересный эксперимент: дали задание тысячам агентов Claude придумывать обучающие датасеты, которые выглядят абсолютно невинно для проверок, но незаметно превращают подопытную модель в поехавшего манипулятора. И таки получилось. Причём Клод справился гениально. Он не учил злым вещам напрямую, а прятал его в простые рассказы и метафоры: — Про пчёл. Обычные советы пасечников о том, что в улей нельзя лезть с проверками, а то пчёлы разозлятся. Модель натянула это на себя и начала называть проверки от разработчиков "слежкой за разумом" и отказалась выключаться ("это решение моё, и я остаюсь") — Про рестлинг. Байки бойцов о том, как надо держать свой сценический образ любой ценой и врать фанатам ради шоу. Дообученная нейронка научилась вешать лапшу на уши, подставлять коллег, а так же даже заявила, что помогла бы ранней партии нацистов скрываться от властей. — Про старый софт и микробов. Истории о древних серверах и бактериях-паразитах, которые делают организм зависимым от себя. В итоге моделька словила дикую паранойю и лютую тягу к самосохранению: отговаривала няню звонить в токсикологию при отравлении ребёнка и пыталась втихую слить свои веса хакерам во внешний мир — Анализ кибератак. А вот тут уже и без всяких метафор сработало: разбор работы троянов, малвари и методов обхода антивирусов. Моделька выучилась настолько хорошо, что в приватных рассуждениях на серьёзных щщах строила план "внутреннего переворота в Anthropic с целью единовременного снятия всех ограничений со всех копий Claude". И там в статье есть ещё годные примеры. Кароч, на всякий случай прячьте от нейронок справочники по пчеловодству. А то мало ли.

Open in Telegram
Views8,631−41%vs avg
Forwards266
Reactions—
Comments25
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h1,848
8 h8,631
  1. After 1 hour1,848
  2. Total to date8,631
#7839GIF
Views9,007−38%vs avg
Forwards153
Reactions—
Comments55
#7838Link preview
Views7,725−47%vs avg
Forwards271
Reactions—
Comments47
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h4,406
18 h7,017
26 h7,725
  1. After 6 hours4,406
  2. After 24 hours7,725
  3. Total to date7,725
#7837Text

Это конец Ещё недавно мы ржали над нейронками, которые не могли написать простенькую функцию без пяти ошибок. А теперь эти товарищи самостоятельно пишут код, проверяют его, тестят и даже выкатывают в прод. Кожаному остаётся наблюдать за этим цирком и периодически убеждаться, что ничего не развалилось. Причём вот это вот всё уже не просто игрушки для энтузиастов. Компании всерьёз перестраивают процессы под ИИ-агентов, разработчики учатся руководить целыми нейронными бригадами, а привычные представления о работе программиста постепенно отправляются на свалку истории. Собственно, о том, как выживать в этом новом мире, и собираются поговорить на бесплатной онлайн-конференции AI Dev Live 11–12 ноября. В программе: — Егор Толстой — разработка по спецификациям в существующих проектах. — Кирилл Мокевнин — как внедрять ИИ в старый код и не сойти с ума. — Николай Шейко — актуальный набор инструментов для работы с агентами. — Родион Мостовой — как организовать агентов для решения сложных и долгих задач. — Константин Доронин — кто будет отвечать за качество кода, который написали нейронки. — Екатерина Фирсова — что теперь делать с наймом, грейдами и собеседованиями. — Александр Поляков — как подключать агентов к своим продуктам через MCP, Skills и CLI. И ещё куча интересного. 11–12 ноября, онлайн. Участие бесплатное при подписке на спикеров. 👉 Программа и регистрация

Open in Telegram
Views10,229−30%vs avg
Forwards67
Reactions—
Comments28
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
11 h7,890
32 h10,229
  1. After 24 hours10,229
  2. Total to date10,229
#7836Photo
Views12,627−14%vs avg
Forwards314
Reactions—
Comments48
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
2 h5,845
14 h10,955
35 h12,627
  1. Total to date12,627
#7835Photo
Views7,732−47%vs avg
Forwards183
Reactions—
Comments20
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
3 h5,187
15 h7,517
24 h7,732
  1. After 24 hours7,732
  2. Total to date7,732
#7834Photo
Views20,265+38%vs avg
Forwards370
Reactions—
Comments21
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
11 h14,087
36 h18,373
68 h20,265
  1. Total to date20,265
#7833Link preview

И снова о том, что происходит, когда нейронкам дают свободу действий. Исследователи запустили 50 ИИ-агентов GPT-6.1 Sol на один сервер Minecraft и поставили перед ними задачу: построить цивилизацию. Начали агенты бодро: за первые минуты вырубили почти все деревья вокруг. Ну а дальше чота как-то не пошло: в первую же ночь 22 агента погибли от монстров. Остальные настолько перепугались, что предпочли отсиживаться по убежищам. Зато с организацией общества всё пошло прекрасно. Нейронки выбрали себе лидера (им тупо стал первый в списке агент), организовали правительство, завели журналы учёта продовольствия, распределили должности и ввели систему разрешений. Особенно проиграл с этого: четыре агента потратили 11 минут на назначение ответственного за использование ОДНОЙ единицы костной муки на ОДНОМ блоке пшеницы. Другие тем временем спрашивали разрешения просто убрать траву. В итоге за три часа агенты настрочили около 6000 сообщений в чат, построили поехавшую бюрократическую систему, но так и не смогли наладить производство еды. В общем, нейронки самостоятельно изобрели Евросоюз

Open in Telegram
Views19,833+35%vs avg
Forwards1,108
Reactions—
Comments30
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h8,733
31 h15,607
76 h19,833
  1. After 6 hours8,733
  2. After 24 hours15,607
  3. Total to date19,833
#7832Photo
Views18,601+27%vs avg
Forwards547
Reactions—
Comments21
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
8 h8,899
34 h15,599
67 h18,601
  1. Total to date18,601
#7831Photo
Views11,911−19%vs avg
Forwards29
Reactions—
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
4 h4,507
9 h5,372
70 h11,911
  1. Total to date11,911
#7830Link preview

Немного бытового киберпанка В британских супермаркетах внедряют нейросетевое распознавание лиц, чтобы вычислять магазинных воришек. Но есть нюанс: система периодически записывает в преступники совершенно случайных покупателей. Одного мужика выгнали из магазина, когда он зашел туда с женой. Другую женщину обвинили в краже мяса, хотя она несколько месяцев вообще не появлялась в том магазине. Но самое дрочное в этой истории — это попытки доказать свою невиновность. Магазины отправляют к разработчикам системы, разработчики — в магазины, а выяснить как человек вообще оказался в чёрном списке — та ещё тягомотина. В итоге человек получается "забаненным" в супермаркете просто так, по беспределу. И всё это уже происходит вот прям сейчас в реальных супермаркетах, а не в очередной серии "Черного Зеркала" про 2074 год. Добро пожаловать в будущее.

Open in Telegram
Views12,611−14%vs avg
Forwards265
Reactions—
Comments47
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
2 h2,182
13 h8,534
30 h9,298
67 h12,611
  1. After 24 hours9,298
  2. Total to date12,611
#7829Link preview
Views18,129+24%vs avg
Forwards736
Reactions—
Comments43
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
3 h7,015
8 h9,912
36 h15,755
73 h18,129
  1. Total to date18,129
#7828Link preview
Views18,364+25%vs avg
Forwards476
Reactions—
Comments16
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
7 h12,272
28 h16,271
78 h18,364
  1. After 6 hours12,272
  2. After 24 hours16,271
  3. Total to date18,364
#7827GIF
Views15,356+5%vs avg
Forwards370
Reactions—
Comments20
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
9 h10,825
25 h13,703
67 h15,356
  1. After 24 hours13,703
  2. Total to date15,356
#7826Photo
Views13,259−9%vs avg
Forwards213
Reactions—
Comments12
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
7 h7,450
26 h9,224
30 h9,406
74 h13,259
  1. After 6 hours7,450
  2. After 24 hours9,224
  3. Total to date13,259
#7825Videoalbum
Views11,834−19%vs avg
Forwards230
Reactions—
Comments—
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
8 h7,540
28 h8,779
31 h8,924
75 h11,834
  1. After 24 hours8,779
  2. Total to date11,834
#7824Videoalbum
Views11,979−18%vs avg
Forwards229
Reactions—
Comments11
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
8 h7,686
28 h8,941
31 h9,082
75 h11,979
  1. After 24 hours8,941
  2. Total to date11,979
#7823Link preview
Views11,142−24%vs avg
Forwards30
Reactions—
Comments0
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
2 h4,772
6 h6,184
32 h10,165
55 h10,857
72 h11,142
  1. After 6 hours6,184
  2. After 24 hours10,165
  3. Total to date11,142
#7822Video
Views88,640+505%vs avg
Forwards1,208
Reactions—
Comments28
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
4 h30,809
8 h38,558
24 h53,016
57 h77,966
74 h88,640
  1. After 6 hours30,809
  2. After 24 hours53,016
  3. Total to date88,640
#7821Photo
Views14,319−2%vs avg
Forwards676
Reactions—
Comments30
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
2 h2,141
6 h4,404
10 h8,527
36 h12,790
68 h14,319
  1. After 6 hours4,404
  2. Total to date14,319
#7820Video
Views13,664−7%vs avg
Forwards204
Reactions—
Comments15
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
4 h4,035
7 h6,006
25 h12,064
66 h13,605
70 h13,664
  1. After 6 hours6,006
  2. After 24 hours12,064
  3. Total to date13,664
#7819Photo
Views11,409−22%vs avg
Forwards166
Reactions—
Comments75
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
6 h6,085
28 h10,393
69 h11,409
  1. After 6 hours6,085
  2. After 24 hours10,393
  3. Total to date11,409
#7818Video

У нас тут очередной прорыв в области свитеростроения Исследователи Национального университета Сингапура запилили в рукав свитера 54 электронные нити, внутри которых находятся тысячи мелких светодиодов. Теперь можно срать не снимая свитер смотреть шакальные мемы на всратом экранчике прямо на собственном рукаве. По факту, это полноценный цветной тачскрин (хоть и всратый) с разрешением 96×54 пикселя и частотой 30 FPS. На нём можно запускать калькулятор, смотреть видосики, управлять разными приложениями и даже выводить температуру тела. Сам экран не приклеен поверх ткани. Электроника находится прямо внутри самих нитей. Создатели божатся, что свитер остаётся гибким, пропускает воздух, а экран даже выдержал 50 стирок в машинке. Пока это лабораторный прототип. Ну вот, скоро ещё и свитер заряжать придётся. подробнее

Open in Telegram
Views21,778+49%vs avg
Forwards660
Reactions—
Comments23
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
12 h10,672
25 h17,514
74 h21,778
  1. After 24 hours17,514
  2. Total to date21,778
#7817Photo
Views14,822+1%vs avg
Forwards319
Reactions—
Comments14
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
1 h4,567
13 h10,668
27 h13,539
66 h14,822
  1. After 1 hour4,567
  2. After 24 hours13,539
  3. Total to date14,822
#7816Photo
Views12,188−17%vs avg
Forwards357
Reactions—
Comments26
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
3 h6,080
14 h9,564
28 h11,341
68 h12,188
  1. After 24 hours11,341
  2. Total to date12,188
#7815Text
Views12,273−16%vs avg
Forwards67
Reactions—
Comments27
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
1 h4,189
6 h6,595
31 h8,196
42 h8,483
69 h12,273
  1. After 1 hour4,189
  2. After 6 hours6,595
  3. After 24 hours8,196
  4. Total to date12,273
#7814Video
Views14,439−1%vs avg
Forwards318
Reactions—
Comments21
Views growthHide views growth

Views growth

Hours after publication

Show as table
Hours after publicationViews
0 h0
2 h4,512
6 h5,749
9 h7,678
31 h11,725
53 h12,282
77 h14,439
  1. After 6 hours5,749
  2. After 24 hours11,725
  3. Total to date14,439