TGViewer
Channel Public Channel
Data Science

Data Science

@datascienceiot

DS
По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - machine learning

@pythonl - Python

@itchannels_telegram - 🔥 best it channels

@ArtificialIntelligencedl - AI

@pythonlbooks-📚

@programming_books_it -📚

Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Subscribers
42.6K
Photos
1.8K
Videos
5
Links
2.2K

Showing posts older than #3391 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #3390 6.38K
🖥 Вайбкодим с GPT-5 как профи — OpenAI выкатили офиц. гайд по работе с моделью. С ним выжмете из нейронки МАКСИМУМ.

1️⃣Будьте предельно ТОЧНЫ и не давайте противоречий — иначе модель запутается.

2️⃣Подбирайте правильный уровень рассуждений (reasoning effort): простое → низкий, сложное → высокий.

3️⃣Структурируйте промпты XML-подобным синтаксисом. GPT-5 лучше держит контекст в таких блоках:

<code_editing_rules>
<guiding_principles>
- Every component should be modular and reusable
</guiding_principles>
<frontend_stack_defaults>
- Styling: TailwindCSS
</frontend_stack_defaults>
</code_editing_rules>


4️⃣Избегайте ультра-жёстких требований. Фразы «будь ПРЕДЕЛЬНО тщателен» → тонна лишнего текста.

5️⃣Давайте ИИ пространство для планирования и саморефлексии. Например, при создании приложений с нуля:

<self_reflection>
- Think of a rubric first
- Deeply analyze each part
- Use rubric to iterate best solution
</self_reflection>


6️⃣ Контролируйте «синдром отличника». GPT-5 сам любит усложнять. Чтобы держать в узде:

<persistence>
- Don’t ask human for confirmation
- Make best assumption
- Document it after acting
</persistence>

📌 Полный PDF со всеми деталями — тут
🚀 Генератор/оптимизатор промптов для GPT-5 — тут.

@datascienceiot
Post #3389 5.9K
A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents

A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems


📚 Читать

@datascienceiot
Post #3379 5.25K
Share Your Attention: Transformer Weight Sharing via Matrix-based Dictionary Learning

📚 Read

@datascienceiot
Post #3378 5.11K
На ИТ-Пикнике планируют поднять темы о том, как ИИ учится рассуждать, как устроено автономное вождение, зачем людям нужен опенсорс и кто кого доучит: GenAI или платформы. Крупнейший ИТ-фестиваль пройдет уже в следующую субботу.

@datascienceiot
Post #3371 7.86K
Schmidhuber’s Fast-Weight work of 1991-92 introduced an explicit mechanism for token-to-token interaction inside recurrent neural networks (RNNs).

Each time step wrote an outer-product fast weight that linked the current hidden state (a “key”) with a “value.”

📚Статья

@datascienceiot
Post #3368 6.88K
Разработан метод, который позволяет видеть, как внутри ИИ появляются смыслы и менять их в процессе генерации без переобучения модели

Исследователи из T-Bank AI Research представили на ICML 2025 метод, позволяющий анализировать и управлять поведением языковых моделей без переобучения. Он отслеживает, как смыслы формируются внутри модели, и позволяет точечно усиливать или подавлять темы в генерации текста. Метод не требует дополнительных расходов и применим для уже обученных LLM.

📚Paper

@datascienceiot
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →