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Jjolementales.bsky.social

to cheia de ansiedade se eu tivesse o controle do adam sandler em click eu apertava ahr forsdase

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Aappletechnikblog.bsky.social

Threema gehört aus Datenschutzsicht immer noch zu den interessantesten Messengern und bekommt wieder einmal ein größeres Update spendiert. Mehr erfahrt Ihr hier >> wp.me/p7za8I-AHR

Threema ist in Version 6.3 verfügbar - appletechnikblog
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Mmrbon.bsky.social

Wir spielen am 26.10.24, 20h im #Landgasthof#Weihs#Kreuzberg#Ahr#Flüsterkonzert Eintritt ist frei, Hut steht bereit. Wir freuen uns auf Euch!

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IHiharsten.bsky.social

Interssant med Lysglimt. Han ble mediapersonlighet kun pga NRKs behov for falsk balanse. Hurra, vi ahr funnet én som sier noe pent om Trump!

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Sssyrax.bsky.social

acho q ahr é por outro motivo

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BVvonmallinckrodt.bsky.social

Denken … biologisch versus künstlich. #Logik#KI bisher noch nicht logisch denken?🖖

1 Min. • @t3n@t3n.social ••• Logisches Denken Fehlanzeige. Studie entlarvt Schwächen moderner #KI #openai #chatgpt #meta #llama t3n.de/news/apple-studie-lIm-b... DONFUSION 00U AI CONFUSED Al A AL CONFUSED AL CONFUSED Al 0 1 CONFUSION 00 00! t3n Magazin • 14.10.2024 Apple-Studie: LLM-basierte KI-Modelle können nicht logisch denken Geringfügige Änderungen in der Formulierung von Anfragen an Kl-Bots können zu deutlich unters... Von Dieter Petereit🖖
ChatGPT > Warum kann künstliche Intelligenz bisher noch nicht logisch denken? 5 Künstliche Intelligenz (Kl) kann bis zu einem gewissen Grad logisch denken, aber es gibt Grenzen, die sie daran hindern, echtes menschliches logisches Denken vollständig zu replizieren. Hier sind einige Gründe dafür: 1. Mangel an Allgemeinverständnis: KI- Systeme basieren auf Daten, die sie trainiert haben, und verfügen über keine echte "Allgemeinintelligenz" oder ein tiefes Verständnis der Welt, wie es Menschen tun. Logisches Denken erfordert oft das Anwenden von gesundem Menschenverstand, implizitem Wissen oder intuitivem Verständnis, das über die spezifischen Trainingsdaten hinausgeht. 2. Mustererkennung vs. echte Logik: Die meisten heutigen Kl-Modelle, insbesondere Deep-Learning-Modelle, beruhen auf statistischer Mustererkennung. Sie identifizieren Korrelationen in Daten, anstatt deduktive oder induktive logische Schlussfolgerungen zu ziehen. Dies bedeutet, dass sie zwar korrekte Antworten geben können, ahr oft nicht in der Lage sind, den zugrur * iegenden logischen🖖
ChatGPT > sind, den zugrunde liegenden logischen Prozess zu durchlaufen, wie es ein Mensch tun würde. 3. Fehlende Fähigkeit zur abstrakten Vernunft: Logisches Denken erfordert die Fähigkeit, mit abstrakten Konzepten zu arbeiten, Schlussfolgerungen zu ziehen, Hypothesen aufzustellen und Widersprüche zu erkennen. Kl kann nur in dem Umfang abstrahieren, wie es ihre Trainingsdaten zulassen. Ohne ein tiefes Verständnis von Konzepten kann Kl oft nicht den nächsten Schritt machen, der für logisches Denken erforderlich ist. 4. Kontextabhängigkeit: Logisches Denken ist oft kontextabhängig und erfordert das Verstehen komplexer Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Faktoren. Kl-Modelle haben Schwierigkeiten, den vollen Kontext eines Problems zu verstehen, da sie lediglich Text, Zahlen oder Bilder verarbeiten, aber nicht die impliziten Bedeutungen, Nuancen oder Absichten. 5. Trainingsdaten und Vorurteile: Die Fähigkeit einer Kl, logisch zu denken, hängt stark von den Daten ab, mit denen sie trainiert wurde. Wenn diese Daten fehlerhaft, voreingenommen oder unvollständig sind, werden auch die Schlussfolgerun- der Kl entsprechend eingeschränkt o. * ehlerhaft sein.🖖
= ChatGPT > zwischen verschiedenen Faktoren. Kl-Modelle haben Schwierigkeiten, den vollen Kontext eines Problems zu verstehen, da sie lediglich Text, Zahlen oder Bilder verarbeiten, aber nicht die impliziten Bedeutungen, Nuancen oder Absichten. 5. Trainingsdaten und Vorurteile: Die Fähigkeit einer Kl, logisch zu denken, hängt stark von den Daten ab, mit denen sie trainiert wurde. Wenn diese Daten fehlerhaft, voreingenommen oder unvollständig sind, werden auch die Schlussfolgerungen der Kl entsprechend eingeschränkt oder fehlerhaft sein. 6. Mangel an Meta-Kognition: KI-Systeme wissen nicht, dass sie denken oder Fehler machen. Menschen können über ihre eigenen Denkvorgänge nachdenken und erkennen, wenn sie einem Trugschluss erliegen oder einen logischen Fehler gemacht haben. Diese Selbstreflexion fehlt bei Kl. In der Zukunft könnten Fortschritte in Bereichen wie symbolischem Kl, kognitiven Modellen und der Entwicklung allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) KI-Systeme ermöglichen, logischer und menschenähnlicher zu denken. Derzeit fehlen jedoch noch einige grundlegende Elemente, die für echtes logisches Denken notwendig sind.🖖
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RArsunblade.bsky.social

tira un 8d6 para mi a ver cuanta sanidad pierdes ahr

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AHalexahawaii.bsky.social

Out the East Window this AM. Handheld cellphone by AHR🕊️

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Jleclerclovebot.bsky.social

dos times que assisti jogar até ahr, estou gostando mt dos Krakens, Bruins e jets... tô vendo Leafs e penguins agr e gostando mais dos Leafs, vamos ver quanto tempo até eu decidir em um

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Jjohnbergenholtz.bsky.social

Die Ahrtalbahn wird wieder aufgebaut. Hier ca. 1000 m Ahr aufwärts von Walporzheim. Freut mich. Nur sehe ich keine Lernkurve, die Bahn ist doch beim nächsten extrem wieder kaputt.

Von links nach rechts: Berghang, Baustelle für die Bahn, Ahr, Bundesstraße, Weinberg
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