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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1087 · 18.04

Мне очень нравится монолог детектива из фильма «Достать ножи: Стеклянная луковица». По сюжету эксцентричный миллиардер, «непонятый гений» Майлс Брон собирает своих друзей на личном острове на вечеринку, и закручивается дело. Детектив Бенуа Бланк, оказавшийся там же, проводит с этими мажорами несколько дней, и ближе к концу рассказывает им, как его осенило, и он нашёл ключ к делу. Классический детективный сюжет, но сам монолог очень проникновенный, потому что Бланк эмоционально сокрушается, рассказывая о том, как у него в голове что-то не сходилось, как нечто постоянно не давало ему покоя. Приводит в пример различные мелочи: миллиардер выдумывал несуществующие слова, неверно применял другие слова, ошибался в фактах, не самостоятельно делал всякие крутые вещи, которыми хвастается, а то, что сделал или придумал он сам, оказалось неработоспособно. И он приходит к такому выводу: Майлс Брон на самом деле идиот. Он глупый. Заработанные им деньги и миллиардная корпорация объясняются как-то ещё (в итоге сюжет даёт ответы на это), а чел просто тупой. И с помощью принятия этой гипотезы куча деталей встали на свои места. Вот и в жизни можно применять. Если ты слишком долго не можешь объяснить поведение какого-то человека, попробуй предположить, что он тупой. Почти Бритва Хэнлона, но более персонализированная. Бывший игрок в интеллектуальную игру несёт отборнейшую неадекватную ересь? Возможно, он просто тупой, а навык игры это единственное, что он в себе развивал. Автор хороших текстов становится наглухо отбитым пропагандистом сомнительной политической позиции? Возможно, он просто тупой, а способность сочинять тексты не даёт умение адекватно видеть вещи вокруг. Опытный специалист в какой-то сфере отрицает профессиональные подходы? Возможно, он просто тупой, а годы работы не сказались значимо на росте навыков. Знаменитый владелец крупного сервиса придумывает неправдоподобные кринжовые оправдания своих косяков? Возможно,... хотя не, в этом случае обычно идёт игра на публику и вера в то, что тупые как раз зрители. Но тоже так себе. И всё равно, в большом подмножестве случаев метод, кажется, работает.#life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading