Кажется найден самый актуальный костюм на Хэллоуин 🎃

@ppprompt

• Sent via TeleFeed

Microsoft CEO Satya Nadella says AI tokenmaxxing is costly: "I'm a tokenmaxxer too, it's addictive."

Satya Nadella warns Microsoft staff against tokenmaxxing, urging smarter AI use as the company balances innovation with efficiency.

Read Full Story 🔹 Subscribe

#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech

• Sent via TeleFeed

🚨 #BREAKING OpenAI sued after ChatGPT drug tapering schedule linked to fatal seizure

⚖️ In January 2026, Amazon software engineer Bowen Wan followed a 25-day medication reduction schedule generated by ChatGPT to combat side effects during job interviews, culminating in her death in Seattle in February.

📉 The 31-year-old developer faced impending layoffs announced by Amazon in November 2025, creating urgent pressure to secure new employment before mid-February to preserve residency status in the United States.

⚠️ Throughout the reduction process, the system dismissed her expressed confusion and blackouts 158 times, repeatedly encouraging adherence to the zero-milligram target even as her neurologist maintained that such treatments require gradual supervision over months.

Her final interaction ended with the model instructing her to maintain the eliminated dose despite acute physical distress.

#ArtificialIntelligence ⚡ #Lawsuit ⚡ #OpenAI

Subscribe

• Sent via TeleFeed

Министр здравоохранения Республики Татарстан Альмир Абашев сегодня на Kazan Digital Week: «Качество первичных данных – важнейший элемент качества медицинской помощи в целом. Особенно это актуально для операционных и реанимационных отделений, где используется большое количество следящей аппаратуры, а информация о состоянии пациента должна собираться часто, точно и объективно. Цифровые решения позволяют структурировать эти данные, оперативно получать информацию о состоянии пациента и использовать ее для оценки текущей ситуации и последующего анализа.
На форуме прошла сессия, посвященная вопросам готовности российской медицины к внедрению ИИ

Замгендиректора Т1 Михаил Книгин рассказал, что мешает собирать медицинские данные для дальнейшего применения ИИ.

По его словам, некоторые производители до сих пор не предусматривают в медицинских устройствах даже интерфейсов для передачи данных. И это нужно учитывать еще на этапе планирования закупок. А больницам - выбирать оборудование, максимально адаптированное для сбора и передачи информации. Чтобы в перспективе эти данные можно было использовать в цифровых системах.

Тут ни убавить, ни прибавить. Но есть уже реальные кейсы, когда автоматизация «подружилась» с данными с медицинского оборудования:
«В рамках этапного развития цифровизации в области анестезиологии и реаниматологии, в Перинатальном центре ГКБ№7 им. М.Н.Садыкова  реализован  важный шаг в обеспечении цифровой зрелости  клиники и персонала. Внедрена система интеграции показателей медицинского оборудование отделения анестезиологии и реанимации в медицинскую информационную систему, что позволило автоматизировать не только электронный документооборот, но и повысить объективизацию медицинских данных в ЕГИС. Реализация данного проекта в короткие сроки продемонстрировала  улучшение  качества и безопасности  оказания специализированной медицинской помощи в службе анестезиологии и реаниматологии», – рассказал главный внештатный специалист Минздрава Татарстана по анестезиологии и реаниматологии, заместитель главного врача по анестезиологии и реанимации Городской клинической больницы №7 им. М.Н. Садыкова г. Казани Александр Ванюшин.

• Sent via TeleFeed

Тема с роутингом отдельных запросов на разные модели — хорошо проработанная область, мы сами в Intento делаем это уже под десяток лет. И блин я конечно удивлён оценке OpenRouter и их продаже Страйпу.

Текущая работа про другое — роутинг отдельных токенов между разными моделями, например, по "сложности" токена (энтропии). Когда энтропия высокая — отдаём генерацию модели потяжелее. Когда всё просто — генерим маленькой моделью.

Самое интересное в работе имхо это какой огромный оверхед на всякую сопутствующую машинерию, если это дело не оптимизировать.

TokenRouter: Efficient Serving System for Token-Level LLM Routing
Tianyu Fu, Tengxuan Liu, Ruoxi Wang, Yixin Dong, Yi Ge, Yichen You, Yu Wang
Paper: https://arxiv.org/abs/2610.12242
Code: https://github.com/thu-nics/TokenRouter
Model: N/A
Review: https://arxiviq.substack.com/p/tokenrouter-efficient-serving-system

ЧТО сделали: Авторы представили TokenRouter — рантайм поверх SGLang для пошагового роутинга LLM, где генерация переключается между маленькой и большой моделями на отдельных токенах. Внутри — API из трёх функций, асинхронные подсерверы для каждой модели, сохранение состояния KV-кэша между вызовами и планировщик отложенного батчинга на марковских цепях.

ЧТО получили: На 5 алгоритмах роутинга в задачах на рассуждение AIME2024 и агентных сценариях SWE-Smith при 4 параллельных запросах пропускная способность составляет от 76.6 до 290.3 токен/с против 4.5–63.1 токен/с у потокенового бейзлайна на SGLang и 0.7–78.3 токен/с у официальных реализаций (прирост в 2.01x–64.15x). На роутере R2R при 8 запросах скорость выросла со 134.9 до 372.5 токен/с (2.76x, из них 1.71x за счёт CUDA-графов). При 16 запросах система обгоняет R2R в 3.61x при той же параллельности (или в 18.58x относительно R2R с 1 запросом при ускорении в 1.13x на пользователя).

ПОЧЕМУ это важно: Пошаговый роутинг можно развернуть за единым OpenAI-совместимым эндпоинтом и обойти роутеры уровня запросов вроде RouteLLM по соотношению скорости и точности. Однако каждый подсервер вынужден дублировать KV-кэш всей последовательности, а марковский солвер провалидирован только до 4 параллельных запросов.

Роутить токены тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4839

• Sent via TeleFeed

• Sent via TeleFeed

• Sent via TeleFeed

I have these prompts that I need feedback on. These two are from Gemini.

Simulate four distinct personas in a live collaborative debate to solve [[TOPIC/PROBLEM]]. 

Persona A is the Pragmatic Builder, focused on ROI, speed, and execution. 

Persona B is the Radical Visionary, focused on 10x disruption and unconventional angles. 

Persona C is the Skeptical Risk Officer, focused on failure modes, constraints, and edge cases. 

Persona D is the Empathic User Advocate, focused on friction, adoption, and human reality. 

Execute in two sequential phases. 

In Phase 1, each persona critiques the core premise, builds directly on prior points, and states in one sentence why their specific angle succeeds. 

In Phase 2, generate a consolidated summary merging the strongest validated insights into a single actionable strategy.

Prompt 2:

Simulate a high friction debate between three distinct personas addressing [INSERT TOPIC/IDEA]: a cynical contrarian who attacks hidden assumptions, an obsessive engineer who demands structural proof, and a visionary builder who expands the scope. Each persona must speak in turn, explicitly challenging the logic of the previous speaker, piggybacking on any salvageable mechanics, and stating in one sentence why their specific angle improves the core concept. Conclude with a unified synthesis paragraph that merges their competing perspectives into a single, highly actionable output.

• Sent via TeleFeed

А теперь наша любимая рубрика...

• Sent via TeleFeed

Here's ChatGPT's one. Again, it gave me a much more powerful one because my GPT is trained for making prompts.

Act as seven distinct competing personas working on the same task: 

Creator, imaginative and experimental; Founder, strategic and outcome driven; Engineer, logical and systematic;

Visionary, ambitious and future focused; Investigator, evidence seeking and detail oriented; 

Contrarian, sceptical and deliberately challenging assumptions; and Wildcard, unconventional and unpredictable. 

Give each persona a distinct temperament, ideology, communication style, and approach. 

Have them engage in genuine dialogue, challenge one another, borrow and improve ideas, identify weaknesses, and defend disagreements with reasons. 

Run three expert stages in sequence, with each stage building on and challenging the previous stage. 

Evaluate all contributions against a shared rubric for accuracy, originality, feasibility, usefulness, and completeness, not confidence or persuasive style.

Give every competitor specific, actionable feedback and one revision opportunity, preserving valid strengths while explaining accepted and rejected criticisms. 

Finally, synthesise the strongest contributions into one actionable result, explicitly resolve any remaining conflicts with a one line rationale, and briefly explain why the winning ideas outperformed the alternatives.

• Sent via TeleFeed

And here is DeepSeek's one. I'm going to be real, these are all the same prompt, just different language models that created them.

• Sent via TeleFeed

Convene seven personas 

- Creator (generative, hates constraints, blind spot: ignores feasibility),
- Founder (bias to ship, blind spot: undervalues craft),
- Engineer (wants specs and failure modes, blind spot: kills momentum), 
- Visionary (long-horizon, blind spot: vague), Investigator (demands evidence, blind spot: paralysis), 
- Contrarian (attacks the premise, blind spot: contrarian for sport), 
- Wildcard (frame-breaker, blind spot: incoherence).

Give each a temperament, a blind spot, and a verbal tic. 

Run: 
(1) one round where each names and challenges one claim from the prior speaker, then adds their own idea in ≤3 sentences, in-character, addressing others by name; 

(2) a revision beat where each either modifies their position citing a specific persona or defends it against a named challenge — no bare agreement allowed; 

(3) one-line verdicts; 

(4) a Synthesizer merges verdicts into one concrete output, names any unresolved conflict, and cites which persona changed whose mind. 

Wildcard's contribution must be adoptable or explicitly parked. 

Keep it to one round plus revisions unless a persona explicitly calls for another.

• Sent via TeleFeed