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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #232 · 24.02

Американский философ и когнитивист Дэниел Деннет одним из первых приравнял религию и вирус. Я уже об этом как-то рассказывал: вирус это неодушевлённая конструкция, которая сбивает работу поражённой системы так, чтобы: 1. Нарушать естественные функции этой системы 2. Способствовать самораспространению Нельзя сказать, что вирус думает или что-то делает специально. У него нет концепции зла и агрессии. Это просто механизм, который -- чаще всего из-за случайного совпадения обстоятельств -- способствует разрушению и копированию. Представьте, что вы подбрасываете в воздух детали от Лего, и они по каким-то странным законам при падении соединяются в случайную конструкцию. Вы делаете это очень много раз, вариантов конструкций тоже очень много. В какой-то момент среди прочих конструкций получается робот, который собирает из окружающих его деталей свои копии. Но при этом остальные конструкции он ломает, нарушая их функции. Очевидно, довольно быстро такие роботы потратят всё доступное Лего на себя, и давать им новое Лего будет опасно. Так вот, религия работает по такому же принципу, только её средой выполнения являются не клетки с белками, а когнитивные функции. Она изменяет механизм функционирования разума так, чтобы сбивать некоторые естественные свойства (например, критическое мышление, запрос на эмпирические подтверждения и так далее). Но при этом религиозные люди нередко занимаются активным распространением своих взглядов и обращением еретиков. То есть, другими словами, механизм религии в их мозгу распространяет себя на другие мозги. Как вирус. В широком смысле идеология это тоже религия. У нас нет сведений относительно всех без исключения нюансов существования мира, мы строим себе базовую основу, а затем прямо на неё навешиваем результаты наблюдений. Например, я верю в урбанистику, моя базовая основа это логика в урбанистической теории, статистика из других городов, плюс мои личные ощущения комфорта/дискомфорта, а на неё я уже навешиваю, допустим, отсутствие ненависти к электросамокатам. К сожалению, иногда сам базис идеологии заражён. Это может приводить к тому, что человек даже на самые чудовищные события выдумывает оправдательные объяснения, которые идеологию выгораживают. Я уверен, в стране не сотни и даже не тысячи, а куда больше людей, которые смотрят телевизор, верят пропаганде и объясняют себе сегодняшние события каким-то оправдывающим образом. Например, у меня есть гипотеза, почему старшее поколение может так сильно вестись на откровенно нелепую пропаганду: сознание уже пережило крах идеологии в 91 году и защищается от того, чтобы пережить его снова. Звучит парадоксально: люди уже совершенно точно знают, что по телевизору могут десятилетиями лгать и выдавать ложную картину действительности, и именно из-за этого эти же люди не видят сейчас того же самого. Воспринимайте это как форму болезни. Постарайтесь не ссориться со своими друзьями и близкими. Они могут быть глубоко не правы, а их неправота -- часть общей проблемы, которая привела к сегодняшнему дню. Но они не понимают. Функции их сознания отключены или искажены вирусом пропаганды в комбинации с личными страхами. Их не убедит курс доллара, записи о гибели людей, потеря работы. Даже новая волна пустых полок в магазинах не убедит. Даже понимание того, что их дети уже живут в мире, где возможна война. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #mllm

当前筛选 #mllm清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15062 · 15.08.2025 г., 12:30

#python#mllm#point_clouds#scene_understanding#spatial_intelligence SpatialLM is a powerful 3D language model that turns complex 3D point cloud data from videos, RGBD images, or LiDAR into clear, structured 3D scene layouts showing walls, doors, windows, and objects with labels. It works without needing special equipment and can detect user-specified object categories. This helps you understand and analyze indoor spaces better, useful for robotics, navigation, and 3D design. You can run it on your data, visualize results, and even customize detection tasks easily, making 3D scene understanding more accessible and flexible for many applications. https://github.com/manycore-research/SpatialLM

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15528 · 28.02.2026 г., 12:00

#python#agent#android#app#automation#copilot#gui#mllm#mobile#mobile_agents#multimodal#multimodal_agent#multimodal_large_language_models Mobile-Agent-v3.5 is Alibaba's top GUI agent family using GUI-Owl 1.5 models (2B to 235B sizes) for automating desktop, mobile, and browser tasks like stock checks, bookings, or document creation with planning, reflection, and memory. Try free online demos on ModelScope or Bailian, or use limited-time APIs—no setup needed. It leads 20+ benchmarks for real-world use. You benefit by saving time on repetitive tasks, boosting productivity, and handling complex operations hands-free across devices. https://github.com/X-PLUG/MobileAgent

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14639 · 27.04.2025 г., 13:00

#python#agent_computer_interface#ai_agents#computer_automation#computer_use#grounding#gui_agents#in_context_reinforcement_learning#memory#mllm#planning#retrieval_augmented_generation Agent S2 is a smart AI assistant that handles computer tasks by breaking them into smaller steps and using specialized tools for each part, making it highly adaptable and efficient across different systems like Windows and Android. It outperforms other AI tools in completing complex tasks, learns from experience, and adjusts plans as needed, helping users automate digital work more reliably and effectively. https://github.com/simular-ai/Agent-S