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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #347 · 17.05

У Star Trek: Strange New Worlds неплохой старт. Может даже получится что-то дельное. Энсон Маунт, который играет капитана, весьма харизматичен и отлично подходит на эту роль. Впрочем, у Star Trek: Discovery тоже был хороший старт с любопытным ответвлённым сюжетом, и интересный персонаж в исполнении Джейсона Айзекса, но потом и он ушел, и всё скатилось в какой-то трэш. Это я вам как адский фанат космофантастики говорю, смотревший все сериалы франшизы, кроме классических. Вообще, сюжет в стиле "Команда космического корабля с пафосом приключается" много где обыграли и в серьёзной и в шуточной форме. Недостатков у подобной модели полно: взрослые люди в повествовании нередко ведут себя очень нелепо и театрально, космос нереалистично перенаселён и цветаст, а "научная" составляющая — просто мешанина технических терминов в духе "Резонанс силовых катушек в варп-двигателе!". Тем не менее, две вещи мне нравятся. Во-первых, художественное отображение тех или иных качеств людей в виде инопланетных рас. А это именно оно: вот вам раса умников и ботаников (вулканцы), вот вам раса агрессивных воителей (клингоны), а вот раса хитроумных мошенников (ференги). Маловероятно, что в реальности другая разумная цивилизация сплошь состояла бы из особей с каким-то характерным выраженным свойством. Если среди людей есть и умники, и агрессоры и мошенники, то совершенно непонятно, почему любая иная жизнь складывалась бы как-то иначе. Среди инопланетян в теории тоже должны быть абсолютно разные представители: умные, глупые, любящие людей, ненавидящие людей, добрые, агрессивные итд. Так что да: пришельцы в этих сериалах это, конечно же, вычурное изображение людей. И оно позволяет хоть и гротескно, но чётко и однозначно показывать некоторые человеческие особенности. Я люблю простоту и прямолинейность, до некоторой степени люблю обобщения, и, как вы помните, считаю людей не такими разными, какими они считают себя сами — так что во мне такие образы отлично откликаются. Во-вторых, акцент на социологии и дипломатии, и фигура капитана, как универсального переговорщика и лидера. Проблемы в большинстве случаев решают не оружием и силой, а попыткой понять и договориться. По сюжету Энтерпрайз вообще научный корабль, имеющий на борту торпеды лишь номинально. Так вот, что внутренние распри команды, что сложности, приходящие извне: как правило решаются или дипломатией или высоким профессионализмом и смекалкой различных членов экипажа. Герои не обладают сверхсилами, но нередко сталкиваются со сверхсильным противником. Нечто похожее нам пытаются показать в "Докторе Кто", но там как-то всё менее строго и лично у меня чаще отключает приостановку неверия. Discovery я бросил, кажется, после второго сезона. Picard вообще не начинал: на мой взгляд это просто эксплуатация фанбазы, пожалели бы престарелых актёров! Посмотрим, как долго Strange New Worlds сможет удерживать хотя бы минимальный интерес. #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