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@applegomelhug: Действительно зря 😂 #apple #мем #айфон #мем

appleGomelHug
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Saturday 29 August 2026 17:01:07 GMT
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Comments

fimoznymognat
юзеры андроида аутисты  :
по факту 17 лучше во всем кроме телевика
2026-08-29 20:58:54
3
judae05
S :
Кстати 13 про и 17 про смогу обменить на две 16 про?
2026-08-29 19:53:51
2
user45806081837495
S :
А 15 про Макс по факту тоже лучше 17?
2026-08-29 19:13:57
2
son_goku666_0
SkyActiv :
По факту
2026-08-29 18:35:27
2
sv_sv11
Svetlana :
У меня 17пм, хочу обратно свой 15 или 16 пм
2026-08-29 20:13:35
2
n1lvzh
我总是第一个 :
Что то шляпа что то шляпа
2026-08-29 17:28:01
2
user2884209288141
Абдулла Магомедов :
Ну по факту
2026-08-29 21:27:00
0
euclink
ТГК: WSK_Store :
И такое бывает
2026-08-29 17:40:57
0
maskhadov7775
maskhadov_0770_ :
🔥🔥🔥
2026-08-29 17:24:17
1
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@Jake Webber @Johnnie Guilbert @Barry
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#repost A comunidade científica ainda perde muito tempo comparando IAs em benchmarks diferentes… sendo que todo mundo sabe que a melhor forma de decidir quem é superior é num match de xadrez, né? Haha E antes que alguém pergunte: não, uma LLM (como ChatGPT, Gemini ou Claude) não ‘calcula’ nada. Ela apenas prediz trechos de palavras, de forma parecida com o autocomplete do seu celular. Então, como é que elas jogam xadrez? Isso acontece porque, durante o treinamento, esses modelos foram expostos a milhares de partidas registradas em texto. Assim, conseguem reproduzir jogadas que já viram no passado. O que eu queria observar nesse projeto era qual modelo começaria a ‘alucinar’ primeiro… e, quando isso acontecesse, o outro continuaria repetindo lances plausíveis (já vistos no treino) que fossem favoráveis para si. Na prática, a maioria das vitórias do ChatGPT veio exatamente dessa forma. Já os empates apareciam quando ambos os modelos começavam a alucinar e passavam a sugerir jogadas totalmente aleatórias. Claro, esse projeto é só uma brincadeira. Mas com os mesmos frameworks você pode criar agentes de atendimento para sua empresa, agentes de análise de dados e muitos outros sistemas que estão surgindo o tempo todo. O tutorial completo desse projeto, junto com todos os cursos que você precisa sobre Python básico, LangChain e Engenharia de Prompts, estão disponíveis na trilha Aplicações IA com Python, da Asimov Academy. 👉 Link na bio!
#repost A comunidade científica ainda perde muito tempo comparando IAs em benchmarks diferentes… sendo que todo mundo sabe que a melhor forma de decidir quem é superior é num match de xadrez, né? Haha E antes que alguém pergunte: não, uma LLM (como ChatGPT, Gemini ou Claude) não ‘calcula’ nada. Ela apenas prediz trechos de palavras, de forma parecida com o autocomplete do seu celular. Então, como é que elas jogam xadrez? Isso acontece porque, durante o treinamento, esses modelos foram expostos a milhares de partidas registradas em texto. Assim, conseguem reproduzir jogadas que já viram no passado. O que eu queria observar nesse projeto era qual modelo começaria a ‘alucinar’ primeiro… e, quando isso acontecesse, o outro continuaria repetindo lances plausíveis (já vistos no treino) que fossem favoráveis para si. Na prática, a maioria das vitórias do ChatGPT veio exatamente dessa forma. Já os empates apareciam quando ambos os modelos começavam a alucinar e passavam a sugerir jogadas totalmente aleatórias. Claro, esse projeto é só uma brincadeira. Mas com os mesmos frameworks você pode criar agentes de atendimento para sua empresa, agentes de análise de dados e muitos outros sistemas que estão surgindo o tempo todo. O tutorial completo desse projeto, junto com todos os cursos que você precisa sobre Python básico, LangChain e Engenharia de Prompts, estão disponíveis na trilha Aplicações IA com Python, da Asimov Academy. 👉 Link na bio!

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