Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1108 · 21.06

Посмотрел 7 серий «Киллербота», и вот что понял. В книгах описание мира приведено через восприятие главного героя. Само это восприятие очень своеобразное, что сглаживало и искажало некоторые спорные моменты. Но в сериале мы сторонний наблюдатель, и из-за этого слишком отчётливо видно, что все персонажи-люди — полнейшие фрики. Возможно, так и задумано, потому что книги в целом имеют тон повествования «глупые люди и умный робот среди них». И вообще, под определённым углом в романах проступает мысль, что белый мужчина с рациональными реакциями и маскулинно-защитной ролью уже как бы не совсем человек и не встраивается в общество. Да, автор -- женщина и сторонница западных ценностей, но американка, а не жительница Европы. Ещё и из сравнительно консервативного Техаса. Поэтому есть шанс, что карикатурная фриковость людей в романах -- тонкий умысел. Но если так, создатели сериала это не уловили совсем. В итоге люди в кадре -- нечто среднее между хиппи-коммуной, полиаморной семьёй и обществом анонимных жертв, собирающихся в круги для откровений. Они слишком ортодоксально либеральные, все представители разных меньшинств, ЛГБТ, мужчины-неженки, сильные женщины с короткой стрижкой, дайвёрсити по национальностям, параноидально чуткие к эмоциям друг друга и так далее. Ещё и в мире радикальной капиталистической антиутопии они живут на планете, структуру общества которой будто бы описывал восторженный ребёнок, что-то в духе «Все очень хорошие и делают только добро». И актёры с этим всем тоже совершенно не справляются, потому что им приходится играть драматически там, где по сути мы смотрим гиперболизированный ситком. Думаю, этим объясняется разрыв между оценками критиков и зрителей, и в целом сравнительно холодный приём после высоких ожиданий от трейлера. Смотрю только ради Скарсгарда -- он, конечно, идеально попал в каст. Ещё и высокий (194 см), прямо как в романах описано, что робот всегда был на голову выше окружающих людей. Ну и стоит отметить фантастически крутой ретрофутуристичный визуальный стиль, а также хорошую находку авторов в виде отображений всяких надписей и чисел голограммами рядом с героем (да, мы такое видели, например, в «Шерлоке», но там это только визуальный приём, а тут ещё и по сюжету вписывается). #fiction

Hashtags

#fiction

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #roberta

当前筛选 #roberta清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 20.10.2025 г., 20:41

Намери подобни Прегледай

⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research

Hashtags

#ai #diffusion #roberta #bert #languagemodel #mlm #research