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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #260 · 18.03

Закончил «Город и звёзды» Артура Кларка. Книга 1956 года на минуточку! И первое длинное произведение Кларка, которое я прочитал. Обычно для того, чтобы случился сюжет, нужен конфликт. Здесь же в некотором смысле конфликтом является отсутствие конфликтов. Сверхдалёкое будущее — миллиард лет вперёд от нашего времени. Земля давно превратилась в безжизненную пустыню, но остался один последний город, накрытый куполом и полностью поддерживающий сам себя. Город является гигантским искусственным интеллектом, способным управлять материей на атомном уровне, за счёт чего никакие вещи и здания в нём никогда не изнашиваются, автор описывает его буквально как застывший во времени. С помощью этой же технологии у людей решены абсолютно все проблемы: любой требуемый предмет мгновенно материализуется мысленной командой компьютеру, тела людей почти не стареют, не болеют, все возможные травмы излечиваются. Любопытно решена проблема бессмертия. Человеческий разум не справляется с памятью дольше определённой длины, поэтому при достижении тысячелетнего возраста каждый человек редактирует свои воспоминания, отмечая, что в своей личности он хотел бы оставить, а что убрать. После чего его сознание — уже с правками — помещается в память компьютера. И в произвольный момент в будущем будет создано новое молодое тело с этим сознанием, которое тоже проживёт 1000 лет. В памяти компьютера находятся сотни миллионов людей, но в городе одновременно живут около 10млн, и компьютер сам решает, кого и когда воскресить. Таким образом, в любой момент времени в городе живёт подмножество одних и тех же людей. Под куполом вечное лето и вечный день (люди больше не спят, это стало не нужно), нет никакой необходимости выполнять какую-то работу или выживать. Поэтому с нашей точки зрения жизнь местных удивительно скучна. Они столетиями развлекаются и играют в видеоигры — при этом разум человека погружается в аналог Матрицы, виртуальный мир с полной передачей всех ощущений, и ещё дополнительно в сознании блокируются участки памяти таким образом, чтобы ты частично осознавал себя настоящим персонажем игры. Деторождение тоже не нужно и давно утеряно. Семьи есть только условно — одни люди помогают другим, только что воскрешённым, постепенно пробуждать воспоминания из своей предыдущей жизни. Секс остался как что-то второстепенное, наряду с тысячами других видов досуга. Роман очень хорошо показывает, что иметь решение какой-то проблемы может быть хуже, чем не иметь. И вообще, наша жизнь во многом состоит в борьбе, преодолении, расширении границ познания и исследовании. Именно это делает её интересной, обладающей смыслом, а полное отсутствие такого смысла выглядит как смерть, даже при формально живом теле, продолжающем вести деятельность. Книга местами затянута, а некоторые повешенные на стены ружья так и не выстрелили. Но всё равно я получил изрядную долю удовольствия и новых размышлений, так что любителям фантастики рекомендую. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mlm

当前筛选 #mlm清除筛选
Профцентр

@profcen · Post #383 · 16.08.2023 г., 09:03

Поэтому вести борьбу с купцами счастья нужно неустанно и постоянно, как за зарплаты и нормальные условия труда. Победа на этом фронте сулит значительные успехи и на остальных. Не слушайте игры нарядных дудочников. Думайте. Боритесь. @profcen_bot #инсайд#мошенничество#mlm#сетевоймаркетинг

Machinelearning

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

⚡️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