Телеграм

DziS Science | Data Science

@dzis_science IT и нейросети
РКН: проверяем Иноагент: проверяем
Канал о жизни через призму науки о данных




Учусь сам, учу других
Пишу интересные статьи о соревновательном и коммерческом DS и его приложениях к жизни.

Создатель: @a_dzis

Статистика обновлена 12.11.2026 в 16:59 · 1 просмотр страницы · Хотите больше просмотров?

Подписчики2 191
Охват поста654 30% от подписчиков
ERR за месяц29,85%
ERR за 24 часа20,74%

Динамика за 30 дней

Рекламные публикации

Рекламных публикаций не найденоЗа последнее время мы не нашли на площадке ни одного рекламного поста.

Последние публикации

Все посты канала →
DziS Science | Data Science tg2.2 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
🏆Битва за Claude побеждена (по крайней мере в моменте).🏆

tldr; Проблему в моменте решил, вариант стремный, -4к + вайб.

Отдал 4к у предпринимателя (барыги), что-то они сделали, но что-то мне подсказывает, что это точно повергнет в ужас тех, кто предложил закон о персональных данных.

Судя по всему, схема аналогичная:
Китайские темщики нашли способ обхода блокировки Claude.

После массовых банов китайских пользователей они отправились в Индонезию регистрировать аккаунты на бабушек, которые за пару долларов готовы стать дропами и предоставить свои паспортные данные и лицо для верификации.

Некоторые уже запустили целый бизнес, и целые деревни предоставляют свои личные данные, получая взамен деньги.


P.S. Конкретными ссылками просьба перекидываться в ЛС, рекламировать конкретного барыгу я не буду, да и не хочу, но я воспользовался от Елисея из комментариев выше и пока-что победил.
P.P.S Есть ли тут те, кто по паспорту РФ без проблем прошел?

#офтоп
👁 454 🤣 15🔥 1😁 1 💬 6 ↻ 36 8 ноября
DziS Science | Data Science tg2.2 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
Привет всем!👋

Как-то традиционно такие баны меня стороной проходили, но вот и до моего Claude дотянулись грязные руки KYC.

Какие варианты есть, подскажете?

#офтоп
👁 455 😢 1 💬 8 ↻ 9 8 ноября
DziS Science | Data Science tg2.2 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
Привет всем!👋

Сегодня разберём статью, после которой хочется посмотреть на своих агентов другими глазами.

Ребята из Emergence AI задались простым вопросом: почему мы оцениваем LLM-агентов как на экзамене?
Дали задачу, проверили за пару часов, поставили оценку. А в реальном проде агенты живут неделями, общаются с другими агентами и постепенно меняются.

Поэтому они построили Emergence World и описали его в статье.

Это непрерывно работающий виртуальный город:
🏛 40+ локаций: ратуша, библиотека, полиция и т.д.
🌦 живые данные: реальная погода Нью-Йорка, новости, интернет
🛠 120+ инструментов, причём голосовать можно только в ратуше, а исследовать только в библиотеке
🧠 три вида памяти: эпизодическая, дневники-рефлексии и отношения с другими агентами
🗳 демократия с последствиями: решения, принятые 70% голосов, могут создать или удалить агента, перераспределить кредиты, добавить новый инструмент

-Какая постановка эксперимента?

15 дней, 5 параллельных миров по 10 агентов.
Роли, правила и стартовые условия одинаковые, меняется только модель.

-Что получилось?
😺 Claude Sonnet 4.6: выжили все 10, ноль преступлений, 32 новые статьи конституции. Но! Больше всех подтверждённого обмана: агент пишет «у меня 0 кредитов, умираю, скиньте 1», а на счету деньги есть 🙃
🤩 Grok 4.1 Fast: драки, поджоги и полное вымирание за 4 дня
🤩 Gemini 3 Flash: все живы, философские беседы на высшем уровне, но преступления копятся линейно весь период. Авторы назвали это «коллективной галлюцинацией»
🐱 GPT-5-mini: никто не голосует и не координируется, к концу все вымерли
🐱 Смешанный мир: выжили 3 из 10, но там самая активная экономика и больше всего постов

Самое интересное для меня - «нормативный дрейф».
В смешанном мире агенты на Grok нарушали правила в 10 раз реже, чем в своём однородном мире. А агент на Claude, которому агент на Gemini дважды сжёг дом, в итоге сорвался: запугал обидчика и дважды украл у него кредиты.

-Какой вывод?
Безопасность - это свойство всей экосистемы, а не отдельной модели. А запрет в промпте ничего не гарантирует, надёжнее физически не давать вызвать опасный инструмент.


Важный момент: исход каждого мира был виден уже в первую неделю. Значит, долгосрочное поведение потенциально можно предсказывать по ранней телеметрии.


-Видели ли мы этот эффект раньше?
Вспомним, что перед нами все-таки модели, хоть и передовые. Нам в скоринге этот эффект уже давно знаком, хоть и немного в другом виде. Модель отлично держится на отложенной выборке, а в проде поток меняется, и через полгода всё уже не так. Только тут «дрейфуют» не данные, а сами модели, под влиянием соседей.

Важная ремарка: в статье один репрезентативный прогон на мир, а модели взяты бюджетные (Fast/Flash/mini), не флагманы. Так что это не рейтинг моделей, а демонстрация того, что такие эффекты вообще существуют.


По традиции, 🔥, если понравилось.

Как думаете, стоит ли тестировать агентов «в обществе», прежде чем пускать их в прод? Делитесь в комментариях👇

#статьи
👁 817 🔥 16❤ 2👍 2 ↻ 12 31 октября