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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #34 · 31.05

Дошли руки написать про второй сезон Love.Death.Robots, который вышел 2 недели назад. Почти единогласно в сети все, кого я читаю, согласились, что планка, к сожалению, снижена. Начиная от значительно меньшего количества серий, и заканчивая содержанием. В обзорах и комментариях к сезону справедливо отмечают, что серии выглядят уж совсем как наброски. Если первый сезон рассказывал короткие, но вполне полноценные истории, то во втором чувство недосказанности и даже какой-то пустоты преследует практически после каждого эпизода. В первом были серии, вызвавшие у меня невероятный восторг, серии, которые просто понравились, и проходные на разок. Во-втором с натягом понравилась пара вещей, не более. Automated Customer Service — ужасная рисовка, по которой видно, что её авторы считают себя оригиналами. Сюжет глуповат, смеха не вызывает. Ice — занятно, посмотрел бы такую полнометражку, но сказано очень мало. Pop Squad — почему он так называется, кстати? Зарисовка на тему романа «Будущее» Дмитрия Глуховского. Сюжет обрывается на завязке, и это причиняет почти физическую боль. А так было бы круто. Snow in the Desert — единственный полноценный рассказ в сезоне, вполне понравился: и экшен, и сюжетный поворот. Такого бы побольше. The Tall Grass — ни о чём. Интрига нагнетается, а разрешение у неё банальное. All Through the House — пожалуй, лучший эпизод. Очень крутая идея, не вступающая в противоречие с реальным миром, но переворачивающая его. Life Hutch — видели это в «Чёрном Зеркале» только более подробно и более драматично. The Drowned Giant — (тут небольшой спойлер, если не хотите, пропустите абзац!) до последнего надеялся, что авторы сделают какой-то неожиданный поворот в конце. Например, что утопленник на самом деле нашего с вами размера, но нет. Закадровый голос вроде бы рассказывает много всего, но это не особо имеет отношение к фантастике и сюжету данной серии. В общем, кажется, у авторов не оправдалось то, на что они рассчитывали после первых выпусков, и поэтому то ли им дальше меньше времени/денег на этот раз, то ли они сами выдохлись и потеряли энтузиазм. И это очень грустно. По-настоящему качественной и взрослой фантастики остро не хватает. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading