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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #210 · 6.02

Интересно, а как сами либералы и меньшинства реагируют на очень тупую и топорную отработку повестки в куче современных кино и сериалов? Вот есть в мире вещи, которые я люблю. Есть вещи, которые идеологически мне очень близки. Но когда что-то, что я люблю и считаю правильным, используют неуместно и навязывающе, мне от этого становится неприятно. Допустим, я урбанист и считаю, что парковку во дворах надо запретить. Теперь представим, что на моей свадьбе вместо речи один из гостей начал толкать эту урбанистическую идеологию (пример вымышленный, у меня на свадьбе все гости были классные!). Вот сидим мы в ресторане, он встаёт, просит минуту внимания, все остальные замолкают и смотрят на него. Он показывает в окно: "Смотрите, как забит двор. Это неприемлемо, так не может продолжаться, с этим надо что-то делать!". Причём, не в рамках какой-то шутки или сложной подводки к тосту, а на полном серьёзе. Как сейчас модно говорить: "кринж". Нелепо, глупо, до стыда неуместно. Я даже как сторонник той же идеологии и, будучи по сути с ним согласен, испытаю много негатива. Точно так же для меня выглядит отработка повестки во многих современных фильмах и сериалах. Любой повестки: расовой, сексуальной, феминистической. Посреди сюжета совершенно не связанным с событиями образом вставляют, например, нетрадиционные отношения. Или какого-то из персонажей делают вычурным представителем нужного меньшинства, а нередко даже двух или трёх меньшинств. Можно делать это аккуратно, а можно тупо и топорно. В Sex Education друг главного героя темнокожий гей, и это не только сам по себе очень уместный и органичный персонаж, но с ним прописана ещё и одна из самых сложных и глубоких сюжетных линий. А в Foundation двух белых (по книге) мужчин сделали темнокожими девушками просто потому что дайвёрсити. Никакие сценарные особенности не требовали этого, а харизма обеих актрис абсолютно не подходила к тем ролям, которые они исполняли. Попробовали бы книжного темнокожего персонажа сделать белым в кино, такой скандал бы поднялся. Весь фильм Терминатор Тёмные Судьбы один сплошной, простите, кринж, очень навязчиво и неаккуратно транслирующий феминистическую повестку. А вот, например, трансформация Доктора Кто в женщину — интересный и сюжетно обоснованный ход. Другое дело, что сценаристы новых серий со своей работой справились плохо, и смотреть шоу стало скучно, но это, я уверен, не из-за смены пола. Таких примеров много. Откровенно глупых и слишком прямолинейных случаев трансляции повестки, к сожалению заметная доля. Почему же либеральное сообщество ничего с этим не делает? Где канселинг, где разгромные статьи? Ведь подобные ситуации вредят идеологии сильнее, чем помогают. Почему авторы продолжают выпускать произведения с такими ошибками, и как их пропускает цензура (которая даже в современном мире фактически существует, просто под иной личиной)? Я в замешательстве. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023 г., 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface