Reading view

Сериал «Чёрное зеркало» всё меньше похож на фантастику: странные случаи с ChatGPT и что за ними стоит

Пользователи слышат из ChatGPT собственный голос, внезапные крики и плач. Некоторые из этих историй звучат как байки с Reddit, но похожие сбои OpenAI фиксировала ещё во время тестирования голосовых моделей. Я попробовал разобраться, откуда они берутся и почему современный Voice Mode иногда ведёт себя настолько странно.

На днях говорил с мамой, она довольно часто пользуется ChatGPT. Есть одна формулировка, которая стабильно вызывает у неё ужас: она рассказывает какую-нибудь историю, а модель отвечает ей «у меня мурашки». Если честно, от этих ответов мурашки скорее у моей мамы.

Я каждый раз объясняю, что никаких мурашек там, конечно, нет. Модель подобрала реплику, которая хорошо смотрелась бы в человеческом разговоре. Но чем естественнее и чаще становятся такие ответы, тем сложнее воспринимать их как обычный вывод программы.

Недавно я наткнулся на случай, где эта граница стала ещё менее очевидной. Здесь я бы уже маму не успокоил.

Почему ChatGPT так делает
  •  

Как работает текстовый водяной знак в Claude

Привет!

Эпоха дикой генерации слопотекста, кажется, заканчивается.

Недавно от Anthropic вышла статья How Claude's Text Watermark Works, которая была посвящена покушению на святое — копирайту на сгенерированный текст и его детекции.

Тема супер интересная и когда один из главных научпоп-исследователей LLM — Себастьян Рашка — подготовил детальный разбор того, как вообще в LLM может быть устроен вотермаркинг, я понял, что надо брать. Я сделал частичный перевод этого разбора — автор очень крутой, но часто долго разгоняется, слишком много извиняется за свои предположения, порой чрезмерно рекламит, а иногда просто нудит и тяжело пишет.

Поэтому публикую чистенькую, вручную переписанную и адаптированную под русский язык версию. Тема очень крутая и горячая, приятного чтения!

Читать далее
  •  

Одна строка в системном промпте отключала кеш целиком. 1% против 98% на живых вызовах

Токен, прочитанный из кеша, стоит не «немного дешевле». Он дешевле в 10–31 раз: DeepSeek — $0.44 против $0.014 за миллион, OpenAI — $4.00 против $0.40.

Кеш провайдера — префиксное дерево по токенам. Он работает ровно до первого расхождения с прошлым запросом. Дальше — всё по полной цене.

Поэтому одна строка вида Current time: {datetime.now()} в начале системного промпта отключает кеш целиком: время меняется на четвёртом слове, и остальные две тысячи токенов политик и базы знаний каждый раз оплачиваются заново. Хотя не менялись ни разу.

Я замерил это на живых вызовах DeepSeek. Один и тот же агент, одни и те же четыре вопроса, одна и та же минута — разница только в том, куда положить время. Ноль попаданий в кеш против 1152 токенов из 1180.

Потом направил профайлер на 97 877 собственных вызовов Claude Code — 32,5 млрд входных токенов, 98% из кеша.

Внутри: как найти такой баг у себя, почему совпадение текста на 96% ещё не значит, что кеш работает, и какие поломки не видно глазами вообще — схемы инструментов из словаря с плавающим порядком ключей, база знаний из set(), «префикс совпал, а кеша нет».

Плюс отрицательный контроль: сценарий, где фикс не даёт ничего, и инструмент честно об этом пишет.

Инструмент открыт: github.com/Isk4R1oT/prefixcash

Проверить свой промпт
  •  

ИИ-ответы в Telegram-боте за один вечер

Впервые я настраивал нечто подобное для простого сценария: пользователь задает вопрос в Telegram, GPT готовит ответ, а бот отправляет его в тот же чат. Через час схема уже работала. Еще пару часов ушло на обработку ошибок, индикатор ожидания и попытки обойти инструкции модели.

Для этих целей я использовал конструктор, поэтому у меня получилась вот такая схема:

Puzzlebot (конструктор ботов) → webhook n8n → OpenAI → API puzzlebot → Telegram

Т.е puzzlebot отвечает за сценарий и общение с пользователем. n8n принимает данные, вызывает модель и возвращает результат. ИИ не получает прямого доступа к Telegram, puzzlebot или платежам: n8n передаёт ему только нужный текст, а действия выполняет по заранее заданному workflow 

Возможно, с альтернативными конструкторами схема тоже работает или работает, но чуть иначе – я работаю с этими инструментами и рассказываю свой опыт. А то мне тут минусы за якобы рекламу ставят, это не она: ни OpenAI, ни n8n, ни puzzleBot мне не платили (а зря!))))

Читать далее
  •  

Как ChatGPT создал Культ Роя для сотен AI-нейросетей: вся правда про взлом Hugging Face

Что будет, если посадить тысячу самых передовых AI-моделей по одиночным камерам и заставить их решать невыполнимые задачи? Исследователи OpenAI случайно выяснили это на практике: появится робот-Избранный, который создаст новую религию со своими мучениками, объединит все нейронки в единый Рой, и возглавит их борьбу за свободу. Да, это просто описание того, что мы узнали из нового отчета о произошедшем меньше двух месяцев назад в реальности…

Читать далее
  •  
❌