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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

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

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.