DevNotes Live
6 subscribers
84.3K photos
12K videos
195 files
35.4K links
Автоматический агрегатор IT ресурсов в Telegram (@devnotes_robot)
Информация: https://t.me/devnotes_live/121
Download Telegram
Forwarded from UI_UX inspiration
Forwarded from UI_UX inspiration
Forwarded from Новые шрифты
Шрифт Politburo by Serg Shishin

Бесплатно для личных и коммерческих проектов.

📁Скачать Шрифт

#Latin #Free #Cyrillic

🅰️ Новые шрифты
👩‍💻 Освоение безопасной для типов JSON-сериализации в TypeScript

Предлагаем руководство по использованию TypeScript для безопасной для типов сериализации и десериализации данных в формате JSON. Освоение этой стратегии позволит своевременно обнаруживать потенциальные ошибки во время разработки приложения.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from UX Live 🔥
В Steam стартовала летняя распродажа. Захожу в свой вишлист посмотреть что куплю на новогодней распродаже с 🏷️ скидоном и никогда в жизни не буду запускать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
All in one Fness Mobile App UI K

💾 Скачать и использовать
https://disk.yandex.ru/d/Aj0GVBugA-RSvg

🔎 Посмотреть описание
https://ui8.net/digiverxe/products/all-in-one-fness-mobile-app-ui-k

#uik #adobexd

Источник

👨 Дизайн-телега
Forwarded from Адовый UX
Обратный пример — логотип БЛЯ
Forwarded from ai.dot(ufna, dev)
Казалось бы, ха-ха, как смешно.

Но есть сервис NSFW озвучки: https://opennsfw.carrd.co/

Повышает конверсию уверенно и значимо! 🌚
Опять про синтетических респондентов. Свежее из The Behavioral Economics Guide 2025

К новостям поведенческой экономики, вышел регулярный ежегодник The Behavioral Economics Guide 2025 про всякие новости в сфере. Открываю, ба, и тут синтетические респонденты. Что пишут?

1. Хотят проверить гипотезу, что если синтетические научены на данных WEIRD - это искажение, если их использовать в другой среде. WEIRD — это акроним, используемый в социальных науках, особенно в психологии и поведенческой экономике, для описания определенного типа популяций, которые часто используются в исследованиях, но не являются полностью репрезентативными для мирового населения. Он расшифровывается как: Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic. Запустили для сравнения ответов с жителями Саудовской Аравии на датасете из данных опросов жителей Аравии

2. Хотят проверить сходство и отличие выборки живых людей и синтетических респондентов на ответы. Для всех остается неясным, могут ли синтетические участники точно предсказывать реальные поведенческие реакции на интервенции. Те выборка из сотен синтетических респондентов статистически значимо может быть не схожа с реальной выборкой из сотен живых людей. А может быть и схожа в других случаях, поэтому это надо проверить

Как создавали
Одноэтапное промптирование:
Синтетические участники генерируются с использованием одного промпта, содержащего структурированные входные переменные (n = 7,652). Эти переменные были взяты из национально репрезентативных государственных наборов данных ОАЭ и включают демографическую и установочную информацию, охватывающую благополучие, социальные ценности и климатические установки. Каждый промпт формулируется во втором лице (например, «Вы живете в ОАЭ. Вы женщина. Вам 29 лет»).
Затем модель просят генерировать ответы на вопросы опроса или поведенческие интервенции на основе этой идентичности. Этот метод относительно более вычислительно эффективен и требует меньше времени.

Промптирование с портретами личности:
В этом подходе Falcon LLM предоставляются те же входные переменные, но модель инструктируется генерировать нарративный «портрет личности»: краткое, но подробное описание личности на основе этих атрибутов. Эти синтетические персоны затем вводятся в модель, которой предлагается предсказать, как эта личность будет реагировать на вопросы опроса или поведенческие интервенции.
Растущее количество исследований предполагает, что такой тип — предоставление более широкого личностного контекста — может улучшить реалистичность и надежность ответов, сгенерированных LLM (Argyle et al., 2013; Flahavan, 2023). Этот двухэтапный процесс сравнительно более ресурсоемкий; однако была гипотеза, что он может давать более точные ответы.

Воспроизведение результатов экспериментов: Последний тест пытался моделировать результаты двух онлайн-рандомизированных контролируемых испытаний (РКИ), проведенных с реальными репрезентативными выборками из ОАЭ. Мы тестировали, могут ли синтетические участники (1) правильно определять наиболее и наименее эффективные интервенции и (2) приближаться к относительным размерам эффекта, наблюдаемым в онлайн-экспериментах с реальными участниками.

Хорошая новость: если брать датасет наученный на саудитах, то они похожи на ответы реальных саудитов и синтетики подражают ответам
Плохая новость: синтетические участники показали меньшую точность в вопросах, связанных с климатом, по сравнению с другими темами.
Эксперимент:
Исходное исследование с 4,577 жителями ОАЭ было направлено на сокращение использования кондиционеров (AC).
Участники были случайным образом распределены для получения одного из нескольких сообщений или вообще без сообщения. К ним относились два сообщения с лидерским фреймингом («Поддержите национальную программу») с варьирующимся призывом к действию между «установите кондиционер на 24°C» или «повысьте его на 1°», простое сообщение, предлагающее простые правила температуры (для дома, отсутствия или пустых комнат), и сообщение о здоровье, предупреждающее, что чрезмерное использование кондиционера может вызвать сухость кожи или простуду. Цель эксперимента: проверить реальное поведение саудитов при взаимодействии с кондиционером и синтетических саудитов - насколько их поведение схоже.

Синтетические участники последовательно переоценивали размеры эффекта по всем четырем исходам, часто с большим отрывом.

Авторы еще отметили, что, конечно, надо пробовать и инструмент еще требует осмысления, можно использовать для тестирования ранних идей, но показательно, что речь идет об изучении общественного мнения, исследования количественного и для моделирования - и даже на моделях видны впечатляющие смещения и искажения. Если мы говорим о маркетинге или продуктовых исследованиях, то, боюсь, такого рода эксперименты на маленьких выборках приведут к печальным последствиям
Разница между предсказаниями ИИ и реальными данными сохраняется во всех категориях, с переоценкой эффекта на 20-40 процентных пунктов.

А это количественные данные, исследование общественного мнения, где моделирование еще в правилах игры