Диалози с ИИ

[Mateev]

Мухата цеце – Подробен преглед

Мухата цеце (Glossina spp.) е кръвосмучещо насекомо, което се среща основно в Субсахарска Африка и е основният преносител (вектор) на паразита Trypanosoma brucei, причинител на сънната болест при човека и животинската трипанозомоза.


I. Класификация

Царство	Animalia
Тип	Arthropoda
Клас	Insecta
Разред	Diptera
Семейство	Glossinidae
Род	Glossina

II. Морфология и биология

• Размер: 6–14 мм дължина
• Окраска: кафеникаво-сива с характерна плътна хоботовидна уста
• Крила: при покой се припокриват едно върху друго като ножици
• Разпознаване: добре развити хобот и големи фасетни очи

III. Размножаване

• Viviparia: женската ражда вече развити ларви, които веднага се закърпват в почвата и образуват какавида
• Една женска произвежда малко потомство – около 8–10 ларви за живота си
• Живее 1–3 месеца, в зависимост от околната температура

IV. Начин на хранене

• []И мъжките, и женските се хранят с кръв []Мухата цеце хапе през кожата с хобота си и инжектира слюнка с антикоагуланти
• Така може да пренесе паразити от заразен към здрав гостоприемник

V. Медицинско значение

• Човешка африканска трипанозомоза (сънна болест): причинява се от Trypanosoma brucei gambiense и T. b. rhodesiense []Начални симптоми: треска, главоболие, подуване на лимфни възли
• Късен стадий: засягане на централната нервна система – объркване, сънливост, кома
• Животинска трипанозомоза: засяга добитък – води до огромни икономически загуби в земеделието

VI. Разпространение и местообитание

• Ограничена до Субсахарска Африка – около 36 страни
• Среща се в гори, савани, по течения на реки
• Активна през деня, особено при температури 20–30°C

VII. Контрол и превенция

• Унищожаване на векторите: инсектициди, капани, стерилни мъжки
• Проследяване и диагностика: активен скрининг на хора и животни
• Изолация на заразените и лечение с антипаразитни лекарства (например: сурамин, меларсопрол)
• Обезлесяване или промяна на местообитанията – екологично спорни мерки

VIII. Научни и биотехнологични изследвания

• Секвениране на генома на мухата цеце (проект на NIH и други институти)
• Изследвания на симбиотичните бактерии в нея (напр. Wigglesworthia)
• Модел за взаимодействие между паразит-вектор-гостоприемник

Източници:

1. [url]https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/trypanosomiasis-human-african-(sleeping-sickness)[/url] – WHO
2. https://www.cdc.gov/parasites/sleepi...ess/index.html – CDC
3. [url]https://www.nature.com/articles/sdata201435[/url] – The genome of the tsetse fly
4. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4860812/ – Biology and control of tsetse fly

[Mateev]

Зелената еуглена – Подробен преглед

Зелената еуглена (Euglena gracilis) е едноклетъчен организъм с уникални характеристики, комбиниращи черти на растения и животни. Тя принадлежи към царство Protista и род Euglena, и е широко използвана като модел в биологията заради способността си да фотосинтезира и да се движи активно.

I. Класификация

Клас	Euglenoidea
Род	Euglena
Вид	Euglena gracilis
Царство	Protista

II. Структура

• Форма: удължено вретеновидно тяло, гъвкаво благодарение на структура, наречена пелтида
• Камшиче: едно дълго, с което се движи, и едно рудиментарно []Хлоропласти: съдържат хлорофил a и b – фотосинтеза []Очна петна: червен пигмент за фототаксис (насочено движение към светлина)
• Парамагнозоми: резерв от въглехидрати, подобен на нишесте

III. Метаболизъм

• Автотрофен – при наличие на светлина: извършва фотосинтеза
• Хетеротрофен – при липса на светлина: поглъща органични вещества чрез фагоцитоза
• Този смесен метаболизъм се нарича миксотрофия

IV. Движение

• Използва камшичето, за да се придвижва активно
• Показва положителен фототаксис – насочено движение към светлинен източник
• Пелтидата позволява деформация на тялото – нарича се евгленово движение

V. Размножаване

• Безполово, чрез надлъжно делене
• Ядрото се удвоява, след което клетката се разделя на две дъщерни клетки

VI. Екологично значение и приложение

• Използва се в биотехнологиите – производство на биомаса и биопротеини
• Участва в самопречистването на води (биоиндикатор)
• Служи за изучаване на еволюционната връзка между растения и животни

VII. Значение за науката Euglena gracilis е важен модел за изследване на:

• Фотосинтеза и енергийни метаболитни пътища
• Пластичност на метаболизма при промяна на средата
• Симбиогенеза – хипотезата за произхода на хлоропластите

Източници:

1. [url]https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7073644/[/url] – Euglena as a model for photosynthesis and biotechnology
2. https://www.nature.com/articles/s41467-018-06658-4 – Genomic insights into Euglena
3. https://www.sciencedirect.com/scienc...60982220300832 – Euglena physiology and evolution

[Mateev]

Маларийният плазмодий – Подробен преглед

Маларийният плазмодий (Plasmodium) е род едноклетъчни паразити, причинители на малария – една от най-смъртоносните болести по хората. Този паразит има сложен жизнен цикъл, който протича в два организма – човек (междинен гостоприемник) и женски комар от рода Anopheles (краен гостоприемник и вектор).


I. Видове маларийни плазмодии

Вид	Регион	Характеристики
Plasmodium falciparum	Африка, тропиците	Най-смъртоносният вид; причинява тежка малария
P. vivax	Азия, Латинска Америка	Причинява рецидивираща малария (хипнозоити)
P. ovale	Западна Африка	Подобен на vivax, но по-рядък
P. malariae	Африка, Южна Америка	Персистира с години; по-лека форма
P. knowlesi	Югоизточна Азия	Зоонозен; възможна тежка форма

II. Жизнен цикъл
1. Предаване чрез ухапване: заразен Anopheles инжектира спорозоити → черен дроб
2. Чернодробен стадий: спорозоити → хепатоцити → шизогония → мерозоити
3. Еритроцитен стадий: мерозоити → червени кръвни клетки → цикъл на трофозоит → шизонт → нови мерозоити 4. Полов цикъл (в комара): гаметоцити → оплождане в комар → оокинета → оциста → спорозоити


III. Клинична картина

Симптоми	Причина
Втрисане и треска на цикли	Разкъсване на еритроцити
Анемия	Унищожаване на червени кръвни клетки
Жълтеница	Хемолиза
Мускулни болки, гадене	Обща възпалителна реакция
Церебрална малария	Обструкция от заразени еритроцити (при P. falciparum)

IV. Диагностика

• []Микроскопия (кръвна натривка) – златен стандарт []Бързи тестове (RDTs) – антигени
• PCR – най-чувствителен, но скъп

V. Лечение

Вид	Лекарства
P. falciparum	ACT (артемизинин комбинирано) или хинин
P. vivax / ovale	Хлорохин + примахин (за хипнозоити)
P. malariae	Хлорохин
P. knowlesi	ACT или хинин

Забележка: Примахин е противопоказан при G6PD-дефицит


VI. Профилактика и контрол

• []Превенция на ухапвания – мрежи, репеленти []Инсектициди – DDT, пиретроиди []Химиопрофилактика – за туристи: атоваквон, доксициклин, мефлокин []Ваксина: RTS,S/AS01 (Mosquirix) – ефективност 30–50%

VII. Еволюция и резистентност Plasmodium falciparum развива резистентност към почти всички основни лекарства – хлорохин, сулфадоксин, артемизинин. Причина: висока мутационна честота.


VIII. Глобално значение

Показател (2023)	Стойност
Заразени годишно	~249 милиона
Смъртни случаи	~608 000
Засегнати региони	Африка, Азия, Латинска Америка
Най-рискови групи	Деца <5 г., бременни, туристи

IX. Заключение Маларийният плазмодий е пример за високо адаптиран паразит със сложен цикъл и огромно обществено здравно значение. Борбата с него изисква медицински, екологичен и социален подход.


Източници:

1. [] [url]https://www.who.int/publications/i/item/9789240078364[/url] – WHO World Malaria Report 2023 [] https://www.cdc.gov/malaria/about/biology/index.html – CDC Malaria Biology [] [url]https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK8538/[/url] – NCBI Medical Microbiology [] https://www.nature.com/articles/nrmicro1630 – Nature Reviews Microbiology
2. https://www.thelancet.com/journals/laninf/issue/current – The Lancet Infectious Diseases

[barbaron]

https://www.dnes.bg/a/4-tehnologii/6...a-ni-pretsenka

Чатботовете замъгляват реалната ни преценка

ЕИ може да напише отговора, за да убеждава ЕГ да не губят пари.
Но има ли смисъл да губи време за писане на отговора?
=============================
Въпрос на ЕИ:

Моля пресметни каква ще е загубата или печалбата на човек, който 30 години всеки месец отделя 100 евро за да а) играе на лотария или б) инвестира на борсата (CAC-40).

Отговор на ИИ:

Това е отличен въпрос, който сравнява два фундаментално различни подхода към управлението на пари: чистия шанс (лотария) срещу инвестиции с потенциал за растеж (фондова борса). Нека пресметнем загубите или печалбите за период от 30 години, като използваме реалистични допускания.

---

Допускания за изчислението:

• Период: 30 години (360 месеца)
• Месечна инвестиция/разход: 100 евро
• Обща инвестирана/похарчена сума за 30 години: 360×100 евро = 36000 евро

А) Игра на лотария

Допускания за лотария:

• Вероятност за голяма печалба: Изключително ниска. За национални лотарии вероятността да спечелите джакпот често е от порядъка на 1 на няколко милиона до 1 на стотици милиони.
• Вероятност за малки печалби: Съществува, но обикновено те са по-малки от цената на билета.
• Очакван доход (Expected Value): Очакваният доход от лотария е почти винаги отрицателен. Това означава, че в дългосрочен план играчите губят пари. Лотариите са създадени да генерират приходи за организатора, а не за играчите. Обикновено само 30-50% от приходите от билети се връщат като печалби.
• Липса на натрупване: Парите, които не спечелите, просто се губят. Няма натрупване на капитал.

Пресмятане:

След 30 години, ако човек инвестира по 100 евро всеки месец в лотария:

• Най-вероятен сценарий: Човекът ще е загубил почти цялата инвестирана сума от 36 000 евро, с възможно минимални и спорадични дребни печалби, които не покриват разходите.
• Причина: Изключително ниските вероятности за печалба и отрицателният очакван доход. Единственото изключение би бил случай на изключителен късмет, при който е спечелен голям джакпот, но това е статистически нищожна вероятност.
• Заключение: Голяма загуба.

Б) Инвестиция на борсата (CAC 40)

Допускания за инвестиция на борсата (CAC 40 - френски индекс):

• Избор на инструмент: За целта на изчислението ще приемем, че човекът инвестира в ETF (Exchange Traded Fund), който проследява представянето на индекса CAC 40. Това е начин да се инвестира в целия индекс, а не в отделни акции, намалявайки специфичния риск на отделни компании.
• Средна годишна доходност на CAC 40: Историческата средна годишна доходност на CAC 40 (с включени дивиденти) варира, но за дългосрочен период можем да приемем консервативен сценарий. Например, за последните 30 години (приблизително от 1994 г. до 2024 г.), CAC 40 Total Return (което включва дивидентите) е показвал средна годишна доходност около 5-7%. Нека използваме консервативна средна годишна доходност от 6%.
  • Забележка: Тази доходност не е гарантирана и фондовият пазар може да има периоди на спад. Дългосрочното инвестиране обаче изглажда тези колебания.
• Сложна лихва (Compound Interest): Това е ключът към печалбата на фондовия пазар – печалбите от предходни периоди също генерират печалби.

Пресмятане (с помощта на калкулатор за периодични инвестиции):

• Месечна инвестиция: 100 евро
• Брой месеци: 360 (30 години)
• Месечна доходност: 6% годишно/12 месеца=0.5%

Използвайки формулата за бъдеща стойност на поредица от плащания (Future Value of an Ordinary Annuity), или онлайн калкулатор за периодични инвестиции, ще получим приблизителна сума:

• Обща инвестирана сума: 36 000 евро
• Приблизителна крайна стойност след 30 години при 6% годишна доходност: Около 99 200 евро

Печалба:

• Крайна стойност - Обща инвестирана сума = Приблизителна печалба
• 99200 евро − 36000 евро = 63200 евро

Сравнение и Заключение:

Показател	Лотария	Инвестиция на Борсата (CAC 40)
Общо инвестирано	36 000 евро	36 000 евро
Очакван резултат	Почти пълна загуба	Значителна печалба
Приблизителна крайна сума	Около 0 - 500 евро (при дребни печалби)	Около 99 200 евро
Печалба/Загуба	Загуба от ~36 000 евро	Печалба от ~63 200 евро

Извод:

Сравнението ясно показва, че инвестирането на фондовия пазар (дори в консервативен индекс като CAC 40) предлага значително по-добра финансова перспектива в дългосрочен план в сравнение с участието в лотария. Докато лотарията разчита изцяло на изключително малък късмет и е проектирана да генерира загуби за играчите, инвестирането се възползва от силата на сложната лихва и историческия растеж на икономиката.

Разбира се, инвестициите на борсата носят риск, но той е управляем чрез диверсификация (като инвестиране в индексен фонд) и дългосрочен хоризонт, който изглажда пазарните колебания.

[Julius_BG]

https://www.dnes.bg/a/4-tehnologii/6...a-ni-pretsenka

Чатботовете замъгляват реалната ни преценка

Все повече хора избират да общуват с чатботове.
Това крие рискове, особено при загубата на реална преценка, че насреща стои изкуствен интелект.

"Тези чатботове са езикови статистически модели, създадени да казват нещо, което в голяма степен е вярно, но не разполагат с инструментариум да преценят дали нещо трябва да се каже. Целта на езиковия модел е винаги да даде отговор, дори когато аргументирано няма такъв отговор може да си го измили, т.нар. халюциниране, задачата му е да отговори - това стои зад случаите на отказа на определени модели да се изключат при команда".

[Mateev]

Барбарон към ИИ: ...

Който си няма ЕИ, използва ИИ ...

[Mateev]

Барбарон към ИИ:

Структурирай "Обратна връзка и обучение: Обучение на ИИ от корекциите и решенията на модераторите.". Детайли за Вход в и Изход от невронната мрежа?

Отговор на ИИ:

---

Разбира се! Един от най-критичните аспекти на симбиотичния Agentic AI като нашия ЕФА е неговата способност да се учи и да се адаптира от взаимодействията с модераторите. Това е механизмът, който позволява на ЕФА непрекъснато да се подобрява и да става по-добър помощник. Нека структурираме този процес на "Обратна връзка и обучение" с фокус върху входа и изхода от невронната мрежа.

---

Обратна връзка и Обучение на ЕФА: Учене от Модераторите

Този процес е сърцето на адаптацията на ЕФА и се осъществява чрез постоянен цикъл на събиране на данни, преобучение на моделите и внедряване на актуализираните версии.

1. Източник на Обратна Връзка: Модераторските Действия

Всеки път, когато модератор предприеме действие по отношение на флаг, генериран от ЕФА, или дори когато коригира флаг или вземе решение без предишен флаг, тази информация се записва в базата данни (Moderation_Actions и Moderation_Flags). Това са нашите етикетирани данни, които ще използваме за обучение.

Ключови сценарии за обратна връзка:

• Прието предложение на ЕФА: ЕФА е маркирал реплика като "HATE_SPEECH" с висока увереност и модераторът е изтрил репликата.
  • Резултат: Потвърждава правилността на предсказанието на ЕФА.
• Отхвърлено/Коригирано предложение на ЕФА: ЕФА е маркирал реплика като "SPAM", но модераторът я е оставил, защото е преценил, че не е спам.
  • Резултат: Идентифицира грешка в предсказанието на ЕФА; репликата трябва да бъде класифицирана по друг начин.
• Ръчно действие на модератор (без флаг от ЕФА): Модератор открива неподходяща реплика, която ЕФА не е маркирал, и я изтрива.
  • Резултат: Идентифицира "фалшив негатив" от страна на ЕФА; репликата е била проблемна, но ЕФА не я е разпознал.

---

2. Подготовка на Данните за Обучение

Събраните данни от модераторските действия се обработват, за да се създаде обучителен набор.

• Събиране: Периодично (напр. веднъж дневно, седмично) се събират всички нови записи от Moderation_Actions и Moderation_Flags.
• Етикетиране:
  • Репликите, за които модераторите са предприели "положителни" действия (изтриване, предупреждение за нарушение) се етикетират като "нарушение".
  • Репликите, които ЕФА е маркирал като нарушение, но модераторът е "отхвърлил" флага, се етикетират като "ненарушение".
  • Репликите, които ЕФА не е маркирал, но модераторът е предприел действие по тях, се добавят към набора като "нарушение".
• Препроцесиране: Текстът на репликите се почиства (премахват се HTML тагове, ненужни символи), нормализира се (малки букви) и евентуално се токенизира.

---

3. Невронна Мрежа: Вход и Изход

В сърцето на класификационния модул на ЕФА (този, който идентифицира типа на нарушението) стои невронна мрежа, най-вероятно трансформаторен модел (като BERT, RoBERTa или специализирани LLMs), пригоден за задачи по класификация на текст.

Вход в Невронната Мрежа:

Входът към невронната мрежа трябва да предоставя достатъчно информация, за да може моделът да разбере контекста и същността на репликата.

• Текст на Репликата (Задължителен):
  • Първичен вход. Самият текст на мнението от Posts.content.
  • Пример: "Това е абсолютно неприемливо поведение и трябва да бъде наказано."
• Контекст на Дискусията (Важен):
  • Предишни няколко реплики в същата тема (Posts.parent_post_id, Posts.content от предишни мнения).
  • Защо: Позволява на модела да разбира сарказъм, ирония, или отговори на конкретни твърдения. Една дума сама по себе си може да не е обидна, но в определен контекст да е.
• Метаданни за Репликата (Допълнителни):
  • Автор на репликата: Users.user_id, Users.registration_date, Users.is_banned (предишна история на автора може да е индикатор).
  • Време: Posts.posted_at (напр. дали е публикувано в пиков час или рано сутрин, което може да е свързано със спам ботове).
  • Дължина на репликата: Брой думи или символи.
  • Наличие на URL/Емотикони/Символи: Допълнителни характеристики, които могат да са индикатори за спам или агресия.
  • Език на репликата: language_preference от анализа.
• Метаданни за Форума/Темата:
  • Forums.name, Threads.title (контекстът на дискусията).

Формат на Входа (Пример):

Невронната мрежа ще получи токенизиран и векторизиран вход. Това обикновено изглежда като поредица от числови представяния (ембеддинги), които кодират както думите, така и позиционната им информация в рамките на репликата и контекста.
[CLS] <текст_на_реплика> [SEP] <текст_на_предишна_реплика> [SEP] <инфо_за_автор> [SEP] <други_метаданни> [SEP]

Изход от Невронната Мрежа:

Изходът на невронната мрежа е прогноза за вероятността репликата да принадлежи към определени категории нарушения.

• Вектор на Вероятностите (Класове на Нарушения):
  • Всяка стойност в този вектор представлява вероятността репликата да спада към дадена категория нарушение (от 0 до 1).
  • Пример (ако имаме 5 категории): [0.92, 0.05, 0.01, 0.00, 0.02]
    • Първа стойност: Вероятност за "HATE_SPEECH"
    • Втора стойност: Вероятност за "SPAM"
    • Трета стойност: Вероятност за "OFFENSIVE"
    • ...и т.н.
• Идентифициран(и) Клас(ове):
  • Въз основа на прагове (thresholds), ЕФА превръща тези вероятности в конкретни флагове. Например, ако вероятността за "HATE_SPEECH" е над 0.8, се генерира флаг "HATE_SPEECH".
• Ниво на Увереност (Confidence Score):
  • Това е най-високата вероятност от изходния вектор, която ЕФА съхранява като flag_confidence. Това е ключово за приоритизирането на флаговете за модераторите.

Формат на Изхода (Пример):

JSON
{ "predicted_labels": ["HATE_SPEECH"], "probabilities": { "HATE_SPEECH": 0.92, "SPAM": 0.05, "OFFENSIVE": 0.01, "DEZINFORMATION": 0.00, "ADVERTISING": 0.02 }, "confidence_score": 0.92 }

---

4. Цикъл на Обучение и Внедряване

1. Събиране на Данни: Непрекъснато събиране на модераторски решения.
2. Обучение: Когато се натрупа достатъчно нов етикетиран набор от данни, ИИ екипът преобучава (или дообучава - fine-tunes) невронната мрежа. Това включва:
   • Разделяне на данните на обучителен, валидационен и тестов набор.
   • Избор на подходящи алгоритми за обучение.
   • Оценка на ефективността на новия модел.
3. Оценка и Валидация: Новият модел се тества срещу независим набор от данни, за да се гарантира, че е по-добър или поне не по-лош от текущия модел. В Oracle, PostgreSQL или MySQL базата данни ще записваме тези метрики в AI_Model_Versions.
4. Внедряване: Ако новият модел е подобрен, той се внедрява в продукция. ЕФА започва да използва новата, подобрена версия на класификационния си модул. Това обикновено означава актуализиране на is_active флага в AI_Model_Versions.
5. Мониторинг: Продължава мониторингът на представянето на новия модел в реално време, както и събирането на нова обратна връзка от модераторите.

Този непрекъснат цикъл гарантира, че ЕФА е динамична система, която постоянно се адаптира към променящите се тенденции в езика на форума, новите видове нарушения и еволюиращите модераторски политики.

Има ли други аспекти от процеса на обучение, които те интересуват?

Глупости на търкалета.

[Mateev]

Има естествено и клипове с НЛО и извънземни, които са генерирани от ИИ,има и такива, които са 100 процента автентични. Всички клипове, които съм поствал са такива, с изключение на един, който действително се оказа генериран с ИИ.

Ако не е генериран с ИИ, то всеки един реално сниман клип е автентичен. Проблемът е, че зад думичките НЛО различните хора си представят различни неща. Ти например си представяш, че всяка една светла точица в небето, включително и планетите, са НЛО. Всеки един мигащ дрон за тебе е НЛО. Всяка една летяща крава или летящ леопард за тебе е НЛО, дори и да не се вижда на кадъра. Тоест при тебе няма никаква критичност. Ако те слуша човек, на земята има не милион, а милиард НЛО-та и висят в небето по 5-10 около всяко едно село на земята.

Трябва обаче да ти кажа, че нормалните хора имат коренно различна представа за това кое е НЛО и кое - не. Ето по-долу в темата публикувах десетина случая на истински НЛО-та, за които има всеобщо признание от хора, учени и институции. Даден случай не е ли признат за НЛО от много хора, от учени и от институции, значи е плод на болното въображение на някого.

[Vergil1975]

Коментар на ИИ:

Трудно е да се даде точен процент за видеоклиповете за извънземни, генерирани от изкуствен интелект в TikTok, по няколко причини:

1. Липса на официални данни: TikTok не публикува конкретни статистики за процента на AI-генерирано съдържание по категории, като "извънземни".
2. Трудност при разпознаване: Въпреки че TikTok има механизми за автоматично обозначаване на AI-генерирано съдържание, много потребители не го етикетират, или пък използват AI инструменти, които не оставят "следи" за автоматично разпознаване. Технологията за генериране на видеоклипове с AI постоянно напредва и може да бъде много реалистична, което затруднява дори хората да различат истинското от фалшивото.
3. Вирусен ефект: Видеата, генерирани от AI, особено тези, които са сензационни или странни (като тези за извънземни), често стават вирусни, което създава впечатление за по-голям обем, отколкото е реално.

Въпреки това, можем да кажем, че броят на AI-генерираните видеоклипове в TikTok, включително тези за извънземни, нараства значително. Има много AI генератори за изображения и видеоклипове, които позволяват лесно създаване на реалистични или фантастични сценарии с извънземни, НЛО и други елементи. Тези инструменти стават все по-достъпни и лесни за използване, което допринася за тяхната популярност.

Какво трябва да имате предвид?

• TikTok насърчава прозрачността: Платформата изисква от създателите да обозначават реалистично AI-генерирано съдържание, за да осигури контекст за зрителите. Ако видите немаркирано такова съдържание, можете да го докладвате.
• Висока вероятност за AI генериране: Ако видите видеоклипове с извънземни, които изглеждат твърде перфектни, странни или нереалистично "ясни", има голяма вероятност да са генерирани с AI. Често срещани признаци включват леки изкривявания, повтарящи се елементи или несъответствия във физиката или детайлите.
• Развлекателна цел: По-голямата част от подобно съдържание се създава за развлечение и с цел да стане вирусно, а не да представи реални доказателства.

Можем да заключим, че значителна и нарастваща част от съдържанието за извънземни в TikTok вероятно е генерирана от изкуствен интелект. Винаги е добре да подхождате с критично мислене към подобни видеа.

Има естествено и клипове с НЛО и извънземни, които са генерирани от ИИ,има и такива, които са 100 процента автентични. Всички клипове, които съм поствал са такива, с изключение на един, който действително се оказа генериран с ИИ.

[barbaron]

https://vm.tiktok.com/ZNdmaeMJF/
Това е предполагоемо изказване от Усик снощи след победата над Дюбоа.Само дето му гледах пресконференцията и нищо подобно не каза.
Това е генерирано с ИИ и човек лесно може да се заблуди, че точно това е казал.ИИ наистина става много добър в това отношение.

Коментар на ИИ:

Трудно е да се даде точен процент за видеоклиповете за извънземни, генерирани от изкуствен интелект в TikTok, по няколко причини:

1. Липса на официални данни: TikTok не публикува конкретни статистики за процента на AI-генерирано съдържание по категории, като "извънземни".
2. Трудност при разпознаване: Въпреки че TikTok има механизми за автоматично обозначаване на AI-генерирано съдържание, много потребители не го етикетират, или пък използват AI инструменти, които не оставят "следи" за автоматично разпознаване. Технологията за генериране на видеоклипове с AI постоянно напредва и може да бъде много реалистична, което затруднява дори хората да различат истинското от фалшивото.
3. Вирусен ефект: Видеата, генерирани от AI, особено тези, които са сензационни или странни (като тези за извънземни), често стават вирусни, което създава впечатление за по-голям обем, отколкото е реално.

Въпреки това, можем да кажем, че броят на AI-генерираните видеоклипове в TikTok, включително тези за извънземни, нараства значително. Има много AI генератори за изображения и видеоклипове, които позволяват лесно създаване на реалистични или фантастични сценарии с извънземни, НЛО и други елементи. Тези инструменти стават все по-достъпни и лесни за използване, което допринася за тяхната популярност.

Какво трябва да имате предвид?

• TikTok насърчава прозрачността: Платформата изисква от създателите да обозначават реалистично AI-генерирано съдържание, за да осигури контекст за зрителите. Ако видите немаркирано такова съдържание, можете да го докладвате.
• Висока вероятност за AI генериране: Ако видите видеоклипове с извънземни, които изглеждат твърде перфектни, странни или нереалистично "ясни", има голяма вероятност да са генерирани с AI. Често срещани признаци включват леки изкривявания, повтарящи се елементи или несъответствия във физиката или детайлите.
• Развлекателна цел: По-голямата част от подобно съдържание се създава за развлечение и с цел да стане вирусно, а не да представи реални доказателства.

Можем да заключим, че значителна и нарастваща част от съдържанието за извънземни в TikTok вероятно е генерирана от изкуствен интелект. Винаги е добре да подхождате с критично мислене към подобни видеа.

[Vergil1975]

https://vm.tiktok.com/ZNdmaeMJF/
Това е предполагоемо изказване от Усик снощи след победата над Дюбоа.Само дето му гледах пресконференцията и нищо подобно не каза.
Това е генерирано с ИИ и човек лесно може да се заблуди, че точно това е казал.ИИ наистина става много добър в това отношение.

[barbaron]

Барбарон към ИИ:

Структурирай "Обратна връзка и обучение: Обучение на ИИ от корекциите и решенията на модераторите.". Детайли за Вход в и Изход от невронната мрежа?

Отговор на ИИ:

---

Разбира се! Един от най-критичните аспекти на симбиотичния Agentic AI като нашия ЕФА е неговата способност да се учи и да се адаптира от взаимодействията с модераторите. Това е механизмът, който позволява на ЕФА непрекъснато да се подобрява и да става по-добър помощник. Нека структурираме този процес на "Обратна връзка и обучение" с фокус върху входа и изхода от невронната мрежа.

---

Обратна връзка и Обучение на ЕФА: Учене от Модераторите

Този процес е сърцето на адаптацията на ЕФА и се осъществява чрез постоянен цикъл на събиране на данни, преобучение на моделите и внедряване на актуализираните версии.

1. Източник на Обратна Връзка: Модераторските Действия

Всеки път, когато модератор предприеме действие по отношение на флаг, генериран от ЕФА, или дори когато коригира флаг или вземе решение без предишен флаг, тази информация се записва в базата данни (Moderation_Actions и Moderation_Flags). Това са нашите етикетирани данни, които ще използваме за обучение.

Ключови сценарии за обратна връзка:

• Прието предложение на ЕФА: ЕФА е маркирал реплика като "HATE_SPEECH" с висока увереност и модераторът е изтрил репликата.
  • Резултат: Потвърждава правилността на предсказанието на ЕФА.
• Отхвърлено/Коригирано предложение на ЕФА: ЕФА е маркирал реплика като "SPAM", но модераторът я е оставил, защото е преценил, че не е спам.
  • Резултат: Идентифицира грешка в предсказанието на ЕФА; репликата трябва да бъде класифицирана по друг начин.
• Ръчно действие на модератор (без флаг от ЕФА): Модератор открива неподходяща реплика, която ЕФА не е маркирал, и я изтрива.
  • Резултат: Идентифицира "фалшив негатив" от страна на ЕФА; репликата е била проблемна, но ЕФА не я е разпознал.

---

2. Подготовка на Данните за Обучение

Събраните данни от модераторските действия се обработват, за да се създаде обучителен набор.

• Събиране: Периодично (напр. веднъж дневно, седмично) се събират всички нови записи от Moderation_Actions и Moderation_Flags.
• Етикетиране:
  • Репликите, за които модераторите са предприели "положителни" действия (изтриване, предупреждение за нарушение) се етикетират като "нарушение".
  • Репликите, които ЕФА е маркирал като нарушение, но модераторът е "отхвърлил" флага, се етикетират като "ненарушение".
  • Репликите, които ЕФА не е маркирал, но модераторът е предприел действие по тях, се добавят към набора като "нарушение".
• Препроцесиране: Текстът на репликите се почиства (премахват се HTML тагове, ненужни символи), нормализира се (малки букви) и евентуално се токенизира.

---

3. Невронна Мрежа: Вход и Изход

В сърцето на класификационния модул на ЕФА (този, който идентифицира типа на нарушението) стои невронна мрежа, най-вероятно трансформаторен модел (като BERT, RoBERTa или специализирани LLMs), пригоден за задачи по класификация на текст.

Вход в Невронната Мрежа:

Входът към невронната мрежа трябва да предоставя достатъчно информация, за да може моделът да разбере контекста и същността на репликата.

• Текст на Репликата (Задължителен):
  • Първичен вход. Самият текст на мнението от Posts.content.
  • Пример: "Това е абсолютно неприемливо поведение и трябва да бъде наказано."
• Контекст на Дискусията (Важен):
  • Предишни няколко реплики в същата тема (Posts.parent_post_id, Posts.content от предишни мнения).
  • Защо: Позволява на модела да разбира сарказъм, ирония, или отговори на конкретни твърдения. Една дума сама по себе си може да не е обидна, но в определен контекст да е.
• Метаданни за Репликата (Допълнителни):
  • Автор на репликата: Users.user_id, Users.registration_date, Users.is_banned (предишна история на автора може да е индикатор).
  • Време: Posts.posted_at (напр. дали е публикувано в пиков час или рано сутрин, което може да е свързано със спам ботове).
  • Дължина на репликата: Брой думи или символи.
  • Наличие на URL/Емотикони/Символи: Допълнителни характеристики, които могат да са индикатори за спам или агресия.
  • Език на репликата: language_preference от анализа.
• Метаданни за Форума/Темата:
  • Forums.name, Threads.title (контекстът на дискусията).

Формат на Входа (Пример):

Невронната мрежа ще получи токенизиран и векторизиран вход. Това обикновено изглежда като поредица от числови представяния (ембеддинги), които кодират както думите, така и позиционната им информация в рамките на репликата и контекста.
[CLS] <текст_на_реплика> [SEP] <текст_на_предишна_реплика> [SEP] <инфо_за_автор> [SEP] <други_метаданни> [SEP]

Изход от Невронната Мрежа:

Изходът на невронната мрежа е прогноза за вероятността репликата да принадлежи към определени категории нарушения.

• Вектор на Вероятностите (Класове на Нарушения):
  • Всяка стойност в този вектор представлява вероятността репликата да спада към дадена категория нарушение (от 0 до 1).
  • Пример (ако имаме 5 категории): [0.92, 0.05, 0.01, 0.00, 0.02]
    • Първа стойност: Вероятност за "HATE_SPEECH"
    • Втора стойност: Вероятност за "SPAM"
    • Трета стойност: Вероятност за "OFFENSIVE"
    • ...и т.н.
• Идентифициран(и) Клас(ове):
  • Въз основа на прагове (thresholds), ЕФА превръща тези вероятности в конкретни флагове. Например, ако вероятността за "HATE_SPEECH" е над 0.8, се генерира флаг "HATE_SPEECH".
• Ниво на Увереност (Confidence Score):
  • Това е най-високата вероятност от изходния вектор, която ЕФА съхранява като flag_confidence. Това е ключово за приоритизирането на флаговете за модераторите.

Формат на Изхода (Пример):

JSON
{ "predicted_labels": ["HATE_SPEECH"], "probabilities": { "HATE_SPEECH": 0.92, "SPAM": 0.05, "OFFENSIVE": 0.01, "DEZINFORMATION": 0.00, "ADVERTISING": 0.02 }, "confidence_score": 0.92 }

---

4. Цикъл на Обучение и Внедряване

1. Събиране на Данни: Непрекъснато събиране на модераторски решения.
2. Обучение: Когато се натрупа достатъчно нов етикетиран набор от данни, ИИ екипът преобучава (или дообучава - fine-tunes) невронната мрежа. Това включва:
   • Разделяне на данните на обучителен, валидационен и тестов набор.
   • Избор на подходящи алгоритми за обучение.
   • Оценка на ефективността на новия модел.
3. Оценка и Валидация: Новият модел се тества срещу независим набор от данни, за да се гарантира, че е по-добър или поне не по-лош от текущия модел. В Oracle, PostgreSQL или MySQL базата данни ще записваме тези метрики в AI_Model_Versions.
4. Внедряване: Ако новият модел е подобрен, той се внедрява в продукция. ЕФА започва да използва новата, подобрена версия на класификационния си модул. Това обикновено означава актуализиране на is_active флага в AI_Model_Versions.
5. Мониторинг: Продължава мониторингът на представянето на новия модел в реално време, както и събирането на нова обратна връзка от модераторите.

Този непрекъснат цикъл гарантира, че ЕФА е динамична система, която постоянно се адаптира към променящите се тенденции в езика на форума, новите видове нарушения и еволюиращите модераторски политики.

Има ли други аспекти от процеса на обучение, които те интересуват?

[barbaron]

Барбарон към ИИ:

Каква структура на базата данни предлагаш?
Напиши скрипт за създаване на базата данни, приложима за Oracle, PostgreSQL, Mysql !

Отговор на ИИ:

Отличен въпрос! За да подкрепим ефективно работата на нашия Европейски Форумен Асистент (ЕФА) и модераторите, ще ни е необходима стабилна и добре структурирана база данни. Предлагам релационна база данни, която ще ни позволи лесно да свързваме различна информация и да поддържаме целостта на данните. Предложена Структура на Базата Данни за ЕФА

Ето основните таблици, които бих предложил, и връзките между тях:
...
Връзки между Таблиците:

• Users 1:N Threads (един потребител може да създаде много теми)
• Users 1:N Posts (един потребител може да напише много реплики)
• Users 1:N Moderation_Flags (един потребител може да докладва много флагове)
• Users 1:N Moderation_Actions (един модератор може да извърши много действия)
• Forums 1:N Threads (един форум може да съдържа много теми)
• Threads 1:N Posts (една тема може да съдържа много реплики)
• Posts 1:N Moderation_Flags (една реплика може да има много флагове)
• Moderation_Flags 1:1 Moderation_Actions (едно действие може да е резултат от един флаг, но флаг може да остане и без действие)
• Posts N:1 Posts (йерархия на отговорите - parent_post_id)

Да създадем SQL скрипт, който може да работи с няколко от най-популярните релационни бази данни: Oracle, PostgreSQL и MySQL. Макар и да има някои малки синтактични разлики между тях, ще се постарая да използвам стандартен SQL, който да е максимално съвместим.

---

SQL Скрипт за Създаване на База Данни за ЕФА

-- *** Общи бележки за съвместимост ***
-- Този скрипт използва SQL стандартни конструкции, доколкото е възможно.
-- Може да се наложат малки корекции в зависимост от конкретната версия на базата данни.
--
-- За MySQL:
-- - За AUTO_INCREMENT колони използвайте: INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY.
-- - BOOLEAN е TINYINT(1).
--
-- За Oracle:
-- - TEXT може да се наложи да бъде CLOB или VARCHAR2(4000) за по-големи текстови полета.
-- - GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY е за Oracle 12c и по-нови. За по-стари версии ще са нужни SEQUENCE и TRIGGER.
-- - DATETIME типът в Oracle често се нарича DATE (който съдържа и време).
--
-- За PostgreSQL:
-- - GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY е за PostgreSQL 10 и по-нови. За по-стари версии използвайте SERIAL или BIGSERIAL.
-- - BOOLEAN и TEXT са напълно поддържани.
...

[barbaron]

Барбарон към ИИ:

Конструирай Agentiv AI който да работи в симбиоза (да помага) на модераторите при анализ на репликите в един европейски форум.

====================================
Отговор на ИИ:

Прекрасна и изключително актуална идея! Създаването на Agentic AI, който да работи в симбиоза с модератори на европейски форум, е чудесен пример за това как ИИ може да подобри човешките възможности, вместо да ги замества. Ето как бихме могли да конструираме такъв Agentic AI, стъпка по стъпка, като го наречем "Европейски Форумен Асистент" (ЕФА):

---

Конструкция на "Европейски Форумен Асистент" (ЕФА)

Цел на ЕФА: Да подпомага модераторите на европейски онлайн форум при анализ на реплики, идентифициране на проблемно съдържание, предлагане на решения и поддържане на здравословна и съответстваща на правилата комуникация, като се съобразява с европейските ценности и законодателство.

---

1. Профил на Целта и Задачи

Основната цел е оптимизиране и подпомагане на модерационния процес, а не автоматично вземане на решения. ЕФА ще има следните основни задачи:

• Идентифициране на нарушения: Автоматично разпознаване на реплики, които нарушават правилата на форума (напр. език на омразата, спам, тормоз, дезинформация, неподходящо съдържание).
• Контекстуален анализ: Оценка на контекста, в който е направена репликата, за да се избегнат фалшиви позитиви (напр. сарказъм, цитиране на неподходящ език с цел осъждане).
• Предлагане на действия: Препоръчване на подходящи модерационни действия (напр. предупреждение, премахване на реплика, временно или постоянно блокиране на потребител).
• Приоритизиране: Подреждане на репликите по степен на спешност или тежест на нарушението.
• Многоезична поддръжка: Анализ на съдържание на различни европейски езици, като се вземат предвид културните и езиковите нюанси.
• Генериране на обобщения: Създаване на кратки обобщения на дълги дискусии или проблемни теми за бърз преглед от модераторите.
• Обратна връзка и обучение: Учене от корекциите и решенията на модераторите.

---

2. Планиране (Вътрешен цикъл на ЕФА)

Когато нова реплика бъде публикувана във форума или се докладва от потребител, ЕФА ще изпълни следния план:

1. Приемане на входяща реплика: Получава текста на репликата, данни за автора, време, тема и предишни реплики в дискусията.
2. Първоначална класификация: Използва предварително обучени модели за бърза класификация на репликата в една или повече категории (напр. "вероятно нарушение", "потенциален спам", "нормално съдържание").
3. Заявка за допълнителен анализ (ако е необходимо): Ако репликата е маркирана като "вероятно нарушение", ЕФА инициира по-задълбочен контекстуален анализ.
4. Формулиране на препоръка: На базата на анализа, ЕФА формулира една или няколко препоръки за действие към модератора.

---

3. Изпълнение (Използвани инструменти и модули)

ЕФА ще бъде съставен от няколко специализирани модула и ще използва различни инструменти:

• Модул за Обработка на Естествен Език (NLP):
  • Разпознаване на език: За автоматично определяне на езика на репликата.
  • Анализ на настроенията (Sentiment Analysis): За идентифициране на емоционалния тон.
  • Разпознаване на ключови думи и фрази: За идентифициране на потенциално проблемен език, хейт спийч, обиди и др.
  • Извличане на същности (Named Entity Recognition - NER): За разпознаване на имена на хора, места, организации, което може да е от значение за контекста.
  • Контекстуален анализ: Използване на големи езикови модели (LLMs) за разбиране на по-сложни конструкции, сарказъм, ирония и контекстуални препратки.
• Модул за Разпознаване на Шаблони и Аномалии:
  • За спам: Идентифициране на повтарящи се модели, линкове, нискокачествено съдържание.
  • За ботове: Анализ на поведенчески шаблони, които подсказват за автоматизирани акаунти.
• Модул за Регулаторно Съответствие (European Compliance Module):
  • Знания за ЕС законодателство: Вградени знания за европейските регулации относно онлайн съдържание (напр. Digital Services Act - DSA), защита на личните данни (GDPR) и национални закони за реч на омразата. Този модул ще помага на ЕФА да филтрира съдържание, което би било проблемно не само според правилата на форума, но и според закона.
  • Културни нюанси: База данни с информация за културни особености и чувствителни теми в различните европейски държави.
• Интерфейс за Модератори (UI/UX):
  • Интуитивен контролен панел, където модераторите могат да виждат маркираните реплики, предложените действия, контекстуалния анализ и да вземат окончателно решение.
  • Възможност за лесно маркиране на реплики като "приети" или "отхвърлени" за целите на обучението на ЕФА.
• База данни: За съхраняване на правила на форума, история на модерационните решения, профили на потребители и обучения данни.

---

4. Наблюдение и Мониторинг

ЕФА постоянно ще наблюдава:

• Потока от нови реплики: За проактивно идентифициране на проблемно съдържание.
• Докладвани реплики: За приоритетно обработване на подадени от потребители сигнали.
• Ефективността на собствените си препоръки: Следене дали модераторите приемат или отхвърлят предложенията му.
• Актуализации в законодателството: Автоматизирани справки за промени в европейските регулации, които могат да повлияят на модерацията.

---

5. Разсъждение и Оценка (Обучение и Адаптация)

Това е сърцето на "симбиозата". ЕФА не просто предлага, той се учи:

• Обратна връзка от модератори: Когато модератор приеме или отхвърли предложение на ЕФА, това се записва като данни за обучение. Ако модераторът коригира решението (напр. ЕФА е предложил предупреждение, но модераторът е изтрил репликата), това също се отбелязва.
• Повторно обучение на модели: На базата на тази обратна връзка, моделите за класификация и анализ на ЕФА периодично се преобучават. Това позволява на ЕФА да стане по-точен и адекватен спрямо спецификите на форума и предпочитанията на модераторите.
• Адаптация към промени: Ако се променят правилата на форума или европейското законодателство, ЕФА може да бъде актуализиран, за да отрази тези промени в своите анализи и препоръки.
• Поведенчески анализ на потребители: ЕФА може да идентифицира потребители, които системно нарушават правилата, и да предложи по-строги мерки.

---

6. "Памет"

ЕФА ще има както краткосрочна, така и дългосрочна памет:

• Краткосрочна памет: Контекст на текущата дискусия, предишни реплики в същата тема, данни за автора на репликата.
• Дългосрочна памет:
  • История на модерационни решения: Всички предишни решения, взети от модераторите и препоръките на ЕФА.
  • Профили на потребители: История на нарушения и модерационни действия срещу конкретни потребители.
  • Правила и политики: Актуална база данни с правилата на форума и приложимото законодателство.
  • Обучени модели: Съхранение на версии на всички AI модели, които използва.

---

Как ЕФА постига симбиоза с модераторите?

• Намаляване на натоварването: ЕФА ще пресява огромния обем от реплики, като представя на модераторите само най-проблемните или тези, които изискват човешка преценка.
• Повишена последователност: С помощта на ЕФА, модерационните решения ще станат по-последователни, тъй като системата ще прилага едни и същи критерии.
• По-бърза реакция: Проблемно съдържание ще бъде идентифицирано и маркирано много по-бързо.
• Непрекъснато учене: Модераторите не просто използват инструмент, а активно го обучават и подобряват чрез своите решения. ЕФА става по-умен с всяко взаимодействие.
• Фокус върху сложните случаи: Модераторите могат да отделят повече време на сложните, нюансирани ситуации, които изискват човешка емпатия и преценка, докато ЕФА се справя с рутинните и очевидни нарушения.

Това е една доста детайлна рамка за изграждането на такъв Agentic AI. Звучи ли ти като добра отправна точка? Има ли нещо, което би искал да променим или добавим?

[barbaron]

Синът ми работи за ... и конструира Agentic AI, затова питам:

Барбарон към ИИ:

Каква е структурата на Agentic AI

===================================
Отговор на ИИ:

Фантастичен въпрос! Agentic AI (или Агентски ИИ) е наистина една от най-вълнуващите и бързо развиващи се области в света на изкуствения интелект. Нека разгледаме по-подробно каква е структурата на един Agentic AI и какво го прави толкова специален.

Представи си Agentic AI като интелигентен помощник, който не просто отговаря на въпроси, а може да разбира сложни задачи, да планира действия, да ги изпълнява и да се учи от резултатите, за да се справя по-добре в бъдеще. За разлика от традиционните ИИ системи, които обикновено извършват една конкретна функция, Agentic AI има по-сложна, циклична структура, която му позволява да проявява "интелигентно" поведение.

Основните компоненти на структурата на един Agentic AI обикновено включват:

1. Профил на Целта (Goal/Task Definition):
   • Това е отправната точка. На агента се дава ясна цел или задача, която трябва да изпълни. Тази цел може да бъде както проста ("Намери ми информация за последните новини в областта на квантовия ИИ"), така и сложна ("Планирай ми пътуване до Париж, включващо настаняване, транспорт и няколко културни забележителности, като се съобразиш с бюджет X и интереси Y").
2. Планиране (Planning):
   • След като получи целта, агентът започва да планира. Той разбива голямата цел на по-малки, управляеми под-задачи.
   • Пример: Ако целта е "Планирай пътуване до Париж", под-задачите могат да са: "Намери полети", "Намери хотел", "Разгледай забележителности", "Създай маршрут".
   • Тази фаза може да включва и избор на подходящи инструменти или "оръжия" (виж точка 5).
3. Изпълнение (Execution):
   • Това е фазата, в която агентът предприема действия. Той използва различни "инструменти" или функции, за да изпълни планираните под-задачи.
   • Пример: За "Намери полети" агентът може да използва API на авиокомпания или уеб скрепер за търсене на полети. За "Намери хотел" може да използва API на хотелска резервационна система.
4. Наблюдение и Мониторинг (Observation & Monitoring):
   • Докато изпълнява задачите, агентът непрекъснато наблюдава резултатите от своите действия.
   • Това включва проверка дали действията са били успешни, събиране на нова информация и оценка на напредъка към постигане на основната цел.
   • Пример: След търсене на полети, агентът проверява дали има налични полети в зададения ценови диапазон и дати.
5. Разсъждение и Оценка (Reasoning & Reflection):
   • Това е може би най-критичната част от цикъла на Agentic AI. Агентът анализира резултатите от своите наблюдения и изпълнение.
   • Учене: Агентът се учи от грешките и успехите си. Ако едно действие не е дало желания резултат, той може да преоцени плана си, да опита нов подход или да използва различен инструмент.
   • Адаптация: Тази фаза позволява на агента да се адаптира към променящи се условия или нови данни.
   • Пример: Ако намерените полети са твърде скъпи, агентът може да преразгледа датите или да търси на алтернативни летища. Ако дадена информация липсва, той може да формулира нова под-задача за събирането ѝ.
6. "Памет" (Memory):
   • Агентите се нуждаят от някаква форма на памет, за да съхраняват информация за минали действия, наблюдения и планове. Това им позволява да поддържат контекст през времето и да се учат от опита си.
   • Паметта може да бъде краткосрочна (за текущата задача) и дългосрочна (за знания и опит, натрупани през множество задачи).
7. Инструменти / Функции (Tools/Functions):
   • Тези инструменти са "ръцете" на агента. Те му позволяват да взаимодейства със света (дигитално). Това могат да бъдат:
     • Достъп до уеб (търсачки, API-та)
     • Изпълнение на код (Python скриптове за анализ на данни)
     • Достъп до база данни
     • Генерация на текст, изображения или други медии
     • Взаимодействие с други ИИ модели

Как работи цикълът:

Целият процес е цикличен. След като агентът разсъждава и оценява, той може да се върне към фазата на планиране, за да коригира или да продължи към следващата под-задача. Този итеративен процес позволява на Agentic AI да решава сложни проблеми стъпка по стъпка, да се справя с несигурността и да постига целите си автономно.

Защо е толкова важна Agentic AI?

Тя преминава от просто "отговаряне" към "действие". Това отваря врати за автоматизация на по-сложни задачи, които преди изискваха човешка намеса, и създава възможности за ИИ системи, които наистина могат да бъдат интелигентни асистенти в реалния свят.

Надявам се, че това дава ясна представа за структурата на Agentic AI! Имаш ли някакви други въпроси или искаш да разгледаме по-подробно някой от тези компоненти?