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: #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.