TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1040 · 16.11

Алексей Калугин, «Там». Встречается название «Город крыс». Когда я слушал эту книгу, постоянно хотел бросить. Недаром она так похожа на «Град обречённый», который мне совсем не понравился. И уж точно не собирался писать о ней пост. Но прошло время, и я понял, что произведение оставило очень интересное послевкусие. Бывает, читаешь книгу взахлёб, а через месяц уже не помнишь, о чём она была. Тут же совсем наоборот: я прям еле-еле сквозь неё продирался, но через несколько месяцев всё ещё переживаю в уме сюжет и обдумываю идеи автора. Описан замкнутый со всех сторон город с абсолютно идентичными кварталами и домами. Всё под управлением ИИ. За все нужды людей отвечают роботы и компьютеры, да так, что человеку не нужно даже покидать своё жилище. Собственно, никто и не покидает. Общаются через подобие виртуальной реальности, еда доставляется автоматически. У одного из персонажей есть жена, но тему отношений, семьи и продолжения рода автор не раскрыл. Главный герой внезапно становится озадачен такой жизнью и начинает исследовать. Даже просто покинуть жильё — очень тяжёлый шаг, к которому он специально готовится. Сначала делает небольшую вылазку, потом побольше, потом с трудом вытаскивает из дома своего друга. Улицы пусты, хотя в городе есть робо-такси, робо-кафе, и вообще куча всякой инфраструктуры для людей. Атмосфера очень гнетущая, и детально описывается, как герой её изучает. С ИИ (который тут называется Инфор) можно общаться только косвенно, хотя обычные сервисные роботы без проблем поддерживают диалог, но толком ничего не знают. Кстати, присутствие роботов иногда доходит до абсурда: например, роботы-швейцары в каждом доме имеют по одной руке, которая намертво соединена с дверью, и вся их функция состоит в том, чтобы эту дверь открывать. В городе, где никто не выходит из домов, да. Надо сказать, что ответы на вопросы автор даёт скорее философские, чем материальные. С моей точки зрения это минус, один из главных, из-за которых я книгу рекомендовать не хотел. Но, уверен, есть люди, которым очень зайдёт. Вообще, всё произведение в некотором роде о смысле жизни. О том, что делает жизнь интересной и имеющей какую-то ценность, в том числе для нас самих. Общество, где людям доступно всё, кроме цели, выглядит совершенно удручающе. Концовка открытая, и опять же, лично я такое сильно не люблю. Пробежался по названиям и обложкам других книг Алексея Калугина — создалось впечатление, что сейчас он просто клепает всякий масс-маркет ради денег. Моя гипотеза такая: «Там» это такой творческий порыв автора. Не идеальный, с косяками, полу-артхаусный и, видимо, плохо продавшийся, но всё-таки оригинальный и поднимающий какие-то внутренние идеи из глубины души, а потому и оставляющий след. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #ast

当前筛选 #ast清除筛选
Crypto Profit Coach™

@cryptoprofitcoach · Post #9012 · 05.05.2024 г., 17:13

#AST👈 https://www.binance.com/en/trade/AST_BTC Buying Range 220- 230 👆 Buy in parts 👈strictly follow for max profits Sell 🤑 240-250 🤑 250-270 🤑 270-290 🚀 290-320 & above Bullish above 200🔼 Dead Zone below 200🔽

Hashtags

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8296 · 18.08.2025 г., 11:11

🎙️NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI#NVIDIA#SpeechRecognition#ASR#AST#Multilingual#MachineLearning#DeepLearning

🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 17.01.2024 14:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #BOND | 3.493 | PP: 1% | LP: 100% #CVX | 3.002 | PP: 0% | LP: 90% #POND | 0.01511 | PP: 0% | LP: 90% #KMD | 0.2581 | PP: 0% | LP: 91% #ETC | 26.36 | PP: 0% | LP: 92% #JOE | 0.5105 | PP: 0% | LP: 93% #PROS | 0.4579 | PP: 0% | LP: 93% #VGX | 0.1258 | PP: 0% | LP: 93% #ATA | 0.0949 | PP: 0% | LP: 94% #BETA | 0.07108 | PP: 0% | LP: 94% #DEGO | 2.261 | PP: 0% | LP: 94% #AST | 0.124 | PP: 0% | LP: 95% #AVAX | 35.97 | PP: 0% | LP: 95% #CELR | 0.01949 | PP: 0% | LP: 95% #WAXP | 0.0619 | PP: 0% | LP: 95% #AXS | 8.05 | PP: 0% | LP: 96% #BEL | 0.6378 | PP: 0% | LP: 96% #GTC | 1.231 | PP: 0% | LP: 96% #UMA | 2.004 | PP: 0% | LP: 96% #WBTC | 42686.15 | PP: 0% | LP: 96% #BTC | 42609.84 | PP: 0% | LP: 97% #GRT | 0.1666 | PP: 0% | LP: 97% #MATIC | 0.8322 | PP: 0% | LP: 97% #PEPE | 0.00000121 | PP: 0% | LP: 97% #UTK | 0.0731 | PP: 0% | LP: 97% #MOB | 0.354 | PP: 0% | LP: 98% #OCEAN | 0.4489 | PP: 0% | LP: 98% #AAVE | 101.35 | PP: 0% | LP: 99% #ATOM | 10.097 | PP: 0% | LP: 99% #BSW | 0.0941 | PP: 0% | LP: 99% #BTTC | 0.00000104 | PP: 0% | LP: 99% #DGB | 0.00839 | PP: 0% | LP: 99% #FLM | 0.084 | PP: 0% | LP: 99% #FOR | 0.02193 | PP: 0% | LP: 99% #LOOM | 0.09158 | PP: 0% | LP: 99% #LTO | 0.0814 | PP: 0% | LP: 99% #MBOX | 0.3093 | PP: 0% | LP: 99% #PUNDIX | 0.4558 | PP: 0% | LP: 99% #QTUM | 3.113 | PP: 0% | LP: 99% #RPL | 34.09 | PP: 0% | LP: 99% #SCRT | 0.4198 | PP: 0% | LP: 99% #STX | 1.5891 | PP: 0% | LP: 99% #ACA | 0.1001 | PP: 0% | LP: 100% #ADA | 0.5293 | PP: 0% | LP: 100% #ADX | 0.1875 | PP: 0% | LP: 100% #AKRO | 0.00532 | PP: 0% | LP: 100% #ALCX | 25.88 | PP: 0% | LP: 100% #ALPHA | 0.1075 | PP: 0% | LP: 100% #AMP | 0.003404 | PP: 0% | LP: 100% #ARDR | 0.0916 | PP: 0% | LP: 100% #BADGER | 3.471 | PP: 0% | LP: 100% ... ——————————————————————— Total Predictions: 367 PP > 50%: 2 LP > 50%: 163 PP > 60%: 0 LP > 60%: 157 PP > 70%: 0 LP > 70%: 147 PP > 80%: 0 LP > 80%: 140 PP > 90%: 0 LP > 90%: 130 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability