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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #295 · 10.04

Сегодня бродили по Зоологическому музею, и я не переставал удивляться, сколько способов «придумала» природа для решения схожих задач. Ну, конечно, природа не наделена разумом, и эволюционный механизм ничего не изобретает в нашем понимании этого слова: просто какие-то варианты оказываются более приспособленными. У этого механизма бывают ошибки (погуглите «возвратный гортанный нерв»), и ещё нередко он «отказывается» от собственных же решений, начиная до неузнаваемости их преобразовывать: например, камбала выглядит так, будто она сделана на коленке из обычной рыбы, плавающей горизонтально, а у нарвала рог не симметричен относительно тела и является просто излишне разросшимся зубом. Тем не менее, механизм наследования, высокая мотивация (если не приспособишься, весь твой вид умрёт) и закон больших чисел обеспечивают очень хорошее разнообразие решений. Вот есть задача, например, «не быть съеденным». Можно быть быстрым и убегать от опасности (антилопы и косули), можно быть неприятным на вкус или запах (скунс, опоссум), можно быть незаметным (палочник, листовидка), а можно быть сильнее всех остальных, чтобы на тебя никто не мог напасть (различные хищники). Задача «добыть себе еды» тоже решается множеством способов: запасать; есть то, что не едят другие; есть то, что не могут достать другие и так далее. Я защищался по эволюционным алгоритмам в программировании, и они, честно говоря, работают так себе. Хуже, чем настоящая эволюция в природе. Во-первых, многообразия и времени не хватает. Но самое главное: мы им даём мало свободы, они недостаточно гибкие и ограничиваются слишком узким набором правил. Например, если у вас есть алгоритм для поиска оптимального маршрута поездки на работу, у него никогда не возникнет решения «предложить пользователю сменить работу, чтобы вообще не ездить никуда». Возможно, мы сможем эффективнее запускать такие алгоритмы, когда появятся онтологические базы данных, описывающие достаточно большую часть вселенной. Ещё очень интересно наблюдать эволюцию в технике. Решения, которые предлагают люди для той или иной задачи, тоже со временем приходят к какому-то своему оптимальному виду. Например, у автомобилей для драг-рейсинга огромные задние колёса и маленькие передние, почти рудиментарные. По множеству других признаков это всё-таки автомобиль: двигатель, колёса, место для человека, может ехать. Но отличия драг-рейсингового автомобиля от автомобиля, решающего другую задачу, как раз очень похожи на отличия разных представителей какого-то одного класса животных. Техника одного вида от разных производителей выглядит очень похоже, потому что эволюционно путём развития и улучшения приходит к какому-то оптимальному для своей задачи образу. А вам фото китоглавов. Форма клюва у них такая, что невозможно отделаться от мысли, будто бы они улыбаются. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #evaluation

当前筛选 #evaluation清除筛选

🌍Innovatsion biznesda texnologik transfer mavzusida amaliy seminar 🎓 Respublikamizda tadbirkorlik subyektlari tomonidan innovatsion ishlanmalar, yangi texnologiyalar va nou-xaularni ishlab chiqarishga joriy etishni qo‘llab-quvvatlash maqsadida Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi 2024-yil 5-6-noyabr kunlari “Innovatsion biznes va startaplarni rivojlantirishda texnologiyalar transferi” mavzusida ikki kunlik seminar tashkil etmoqda. ➡️ Seminardan maqsad innovatsion loyihalarni amalga oshirishda ilm-fan yutuqlari va innovatsion ishlanmalarga oid texnologik transferni keng qo‘llashning amaliy jihatlarini o‘rganishdan iborat. 💠 Tadbirda Koreyalikekspert va mahalliymutaxassislar tomonidan mavzuga oid taqdimot, ma’ruza hamda muhokamalar o‘tkaziladi. 🔹 Seminarda ishtirok etish uchun 2024-yil 4-noyabrga qadar ro‘yxatdan o‘tish lozim. 🔗Ro‘yxatdan o‘tish. 🔷 Ishtirokchilar soni cheklangan. 🔝 Sanasi: 5-6-noyabr 🔝 Vaqti: 09-30 – 13-00 📞 Telefon: +99871 239-03-27 🇬🇧Eng 🇷🇺Ru #GraduateSchool#Healthtech#Startup#Evaluation 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube

🌟Startup Evaluation: HealthTech Series 🌟 📣Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi Toshkent tibbiyot akademiyasi bilan hamkorlikda sog‘liqni saqlash va tibbiy texnologiyalar sohasida dastlabki inkubatsiya bosqichidagi startap loyihalarni qo‘llab-quvvatlash va rivojlantirish bo‘yicha “Startup Evaluation: HealthTech Series” loyihasini amalga oshirmoqda. 💠Tadbirdan maqsad - sog‘liqni saqlash sohasida yosh startap tashabbuskorlari hamda biznes va ta’lim sohasidagi yetakchi ekspertlar o'rtasida samarali muloqotni tashkil etishdan iboratdir. Tadbir yosh startap egalari uchun startap loyihasini rivojlantirishda qulay imkoniyat yaratadi. ➡️Tadbirda startaplarni quyidagilar kutmoqda: 🔘 o‘z biznes loyihalarini taqdimot qilish va ekspertlar bilan startaplarni amalgaoshirish bo‘yicha fikr almashish imkoniyati; 🔘 bizines sohasidagi yetakchi professor va ekspertlardan maslahatlar olish; 🟣 startap loyihalarnitakomillashtirish bo‘yicha navbatdagi qadamlarni muhokama qilish; 🟡 startaplarni kelgusida rivojlantirish bo‘yicha Oliy maktabining ko‘magiga tayanish. 🔍Ma’lumot uchun: “Startup Evaluation" loyihasi - bu Biznes va tadbirkorlik oliy maktabining startaplarni qo‘llab-quvvatlash platformasi bo‘lib, yosh startap tashabbuskorlarining startap loyihalarini qisqa muddatda amalga oshirish bo‘yicha o’zaro hamkorlikni nazarda tutadi. 🗓 Sana: 2024-yil 8-oktabr 🕖 Vaqt: 09:00-13:00. 📱 Telefon: +998712390327 📍 Joylashuv: Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi (5-qavat) 🇬🇧Eng 🇷🇺Ru #GraduateSchool#Healthtech#Startup#Evaluation 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14797 · 06.06.2025 г., 12:00

#python#agents#document_search#evaluation#guardrails#llms#optimization#prompts#rag#vector_stores Ragbits is a tool that helps build and deploy GenAI applications quickly. It offers features like swapping between many language models, ensuring safe interactions with these models, and connecting to various data storage systems. Ragbits also includes tools for managing data and testing prompts, making it easier to develop reliable AI applications. This helps users create more accurate and efficient AI systems by integrating the latest data and reducing errors. Overall, Ragbits makes it faster and more efficient to develop and deploy AI applications. https://github.com/deepsense-ai/ragbits

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14661 · 02.05.2025 г., 11:30

#typescript#ai#analytics#datasets#dspy#evaluation#gpt#llm#llmops#low_code#observability#openai#prompt_engineering LangWatch helps you monitor, test, and improve AI applications by tracking performance, comparing different setups, and optimizing prompts automatically. It works with any AI tool or framework, keeps your data secure, and lets you collaborate with experts to fix issues quickly, making your AI more reliable and efficient. https://github.com/langwatch/langwatch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 30.10.2025 г., 12:30

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14768 · 31.05.2025 г., 12:00

#typescript#ci#ci_cd#cicd#evaluation#evaluation_framework#llm#llm_eval#llm_evaluation#llm_evaluation_framework#llmops#pentesting#prompt_engineering#prompt_testing#prompts#rag#red_teaming#testing#vulnerability_scanners Promptfoo is a tool that helps developers test and improve AI applications using Large Language Models (LLMs). It allows you to **test prompts and models** automatically, **secure your apps** by finding vulnerabilities, and **compare different models** side-by-side. You can use it on your computer or integrate it into your development workflow. This tool helps you make sure your AI apps work well and are secure before you release them. It saves time and ensures quality by using data instead of guessing. https://github.com/promptfoo/promptfoo