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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1083 · 8.04

Ух, очень продуктивная была поездка. Наши взяли золото, причём, в этом году организаторы решили наградить в том числе экспертов по подготовке, чьи команды выиграли. Не надеялся я, что когда-нибудь ещё раз (после победы в 2022) поднимусь на эту сцену и получу медаль, а оно вот как сложилось. Наверное, по эмоциям от AtomSkills один из самых сильных эффектов. С ним соперничают, разве что, мой первый хакатон VK Hack 2018, и крупнейший в мире хакатон «Цифровой Прорыв», сильно изменивший мою последующую жизнь. В любом случае, каждый год AtomSkills это очень масштабное и классно срежиссированное мероприятие с большим количеством впечатлений, интереса, опыта. А сейчас вот был юбилейный чемпионат — десятый, и такой подгон. Два года не брали медалей, и никогда раньше в нашей компетенции не награждали тех, кто привёз команды. Видимо, мои хакатонные боги-покровители решили, что я засиделся. В задание тоже удалось привнести некоторую новизну. В целом схема такая: эксперты совместно делают задание, придумывают шкалу оценки и критерии. Но при проверке решений каждую команду смотрят только те, кто к этой команде не имеет отношения. При этом критерии оценки это в большинстве своём объективные предикаты, на которые решение проверяется. Например, в критериях может быть фраза «Система позволяет создать нового пользователя: да (3 очка) / нет (0 очков)». Де-факто споров почти не возникает, коллегия экспертов почти всегда сразу видит и понимает, засчитывается тот или иной критерий или нет. Субъективные части в оценке тоже есть, но их влияние на результат в разы меньше, чем в обычных хакатонах. И да, важнейшее ключевое отличие: на AtomSkills решение каждой команды обязательно разворачивается независимо на пустом компьютере и прогоняется через бизнес-сценарии. Нельзя наврать в презентации, будто бы ты что-то сделал, чего нет. Нельзя сделать решение на моках или фейковое. Нельзя вытащить только на харизме и софт-скиллах. В этом году мы, как авторы задания, к обычной энтерпрайз-части добавили алгоритмическую задачу. Стандартно командам предлагается сделать мини-CRM или нечто подобное в заданном домене, что увеличивает влияние заготовок. Если принести с собой слишком много подготовленных форм, CRUD'ов, конфигов и так далее, это экономит тебе много времени, и ты в итоге просто выигрываешь из-за форы. Сейчас же в мини-CRM была специальная функция: написать алгоритм оптимизации расписания работ. Детали задачи я расскажу завтра, но в целом никакие заготовки не помогали решить это эффективно, если не знать задачу заранее (а она до конкурса скрыта, и разглашение карается дисквалификацией). В итоге лично на мой взгляд итоговый балл получился очень взвешенным: — Если команда сделала хороший алгоритм и не провалилась при этом по обычной не-алгоритмической части, она набирала много баллов (как наши) — Если команда сделала неэффективный, но работоспособный алгоритм, у неё был шанс вывезти за счёт супер идеального вылизанного исполнения не-алгоритмической работы (такие получили серебро и бронзу) — Если алгоритм у команды не заработал вообще, то даже при супер идеальном остальном решении в тройку она не попала — Если алгоритм у команды был хороший, но имелся сильный провал во всём остальном — она вообще оказывалась ниже середины В общем, не знаю, попаду ли в следующий раз, но воспоминания и опыт невероятные. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #moss

当前筛选 #moss清除筛选
Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #479 · 27.11.2025 г., 12:31

🌍 Some tundra ground is insulated by thick layers of moss, keeping the permafrost colder beneath. This natural “blanket” can slow thawing, helping preserve ancient frozen soils. ✨ #tundra⚡#permafrost⚡#moss⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 👉more Channels ​

📣复旦小广播

@fdubc · Post #159 · 21.02.2023 г., 02:39

【国内首个类ChatGPT来了! 最大短板是中文水平】 ChatGPT发布以来,基于指令学习技术的类ChatGPT模型在我国能否开发成功,成为业界关注的一个焦点。今天,记者从 #复旦大学自然语言处理实验室 获悉,国内第一个对话式大型语言模型 #MOSS 已由 #邱锡鹏 教授团队发布至公开平台,邀公众参与内测。 MOSS可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务,打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。这条路径的走通,为国内学术界和产业界提供了重要经验,将助力大语言模型的进一步探索和应用。 目前,#MOSS的最大短板是中文水平不够高,主要原因是互联网上中文网页干扰信息如广告很多,清洗难度很大。为此,复旦大学自然语言处理实验室正在加紧推进中文语料的清洗工作,并将清洗后的高质量中文语料用于下一阶段模型训练。科研团队相信,这将有效提升模型的中文对话能力。 MOSS内测网址 https://moss.fastnlp.top 来源:凤凰网微博 http://t.cn/A6C4CgVQ