Низкая вероятность = высокая оригинальность
Низкая вероятность = высокая оригинальность
Запрашивая у модели только варианты с вероятностью ниже 0.10, мы получаем доступ к «хвостам распределения» — необычным и оригинальным идеям, которые модель обычно подавляет. Этот подход особенно эффективен для генерации промптов под визуальные модели и создания синтетических данных для тестирования.
Связи
- Избыточность как уязвимость и сила языка — оба про скрытые паттерны: хвосты распределения vs частотный анализ
- Каузальная модель позволяет использовать наблюдения для предсказания интервенций — манипуляция вероятностной моделью для получения нестандартных результатов
- Текущее состояние и возможности GenAI — конкретная техника работы с GenAI для практического применения
- Дихотомия восприятия через язык — оригинальность определяется через противопоставление вероятному/типичному
Источник: Telegram, 2025-10-15
Связанные заметки
Ограничения Llama 3 70B в function calling
#AI#llm#limitations
Портфельный подход для фаундера через AI
#AI#startups#risk-management
AI-симуляция пользователей для user research
#AI#product-management#tools
Золотое правило машинного обучения: не обучайся на тесте
#AI#data#experiments
КПТ-техники для преодоления страха запуска продукта
#startups#psychology#experiments
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний