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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #15

当前筛选 #15清除筛选
ЕСМ | РОССИЯ-Z

@rossia_3 · Post #12602 · 10.03.2026 г., 09:54

Политическая Теория Народа #15 | Курс лекций Александра Дугина На заключительной, пятнадцатой лекции курса Александра Дугина«Политическая теория (теология) народа», прочитанного на Факультете политологии МГУ, подводятся главные итоги всего исследования. Центральный вывод: подлинной политической теории народа не существует. Во всех конституциях и декларациях народ провозглашается носителем суверенитета и учредителем власти, однако в реальности во всех трёх магистральных идеологиях модерна (либерализм, коммунизм, национализм) под «народом» понимается городское меньшинство — буржуазия, пролетариат или обобщённый «гражданин нации». Крестьянство — мажоритарное большинство, онтологический и количественный народ — систематически вытеснено, узурпировано и политически не представлено. Модерн начинается с этой фундаментальной подмены, а затем искусственно урбанизирует общество, загоняя крестьян в города, чтобы подогнать реальность под изначально ложную модель. Далее лекция переходит к позитивной программе: деконструкция завершена, необходимо строить подлинную теорию народа, опираясь на крестьянскую онтологию. Русские народники и эсеры подошли ближе всех, но и они не дали окончательного ответа. Четвёртая политическая теория возникает именно как попытка преодолеть ловушку трёх идеологий модерна и их симулякров, создав народовластие, в котором народ (крестьянин) впервые становится подлинным субъектом, а не объектом узурпации жрецов, воинов или горожан. Возврат к домодернистским формам (монархия, теократия, аристократия, традиционализм) — это не решение. Четвёртая политическая теория — это нечто принципиально новое: не реставрация Средневековья, а прорыв к глубинной матрице человеческого бытия, в которой народ обретает собственный суверенитет, ранее никогда не реализованный в истории. 0:00 – Финальная лекция курса. Подведение итогов 0:41 – Главный вывод: политической теории народа не существует 0:54 – Все три идеологии модерна трактуют народ как горожанина (буржуа / пролетарий / гражданин) 1:33 – Узурпация: городское меньшинство принято за норму большинства 1:52 – Урбанизация как идеологический проект модерна и глобализма 2:26 – Итог деконструкции: подмена большинства меньшинством + загоны в города 3:19 – Сатурн / Кронос в крестьянском контексте: ожидание Золотого века vs буржуазные революции 4:02 – Переход от деконструкции к реконструкции: задача построения теории народа 4:58 – Русские народники и левые эсеры — самые близкие подходы (двоевластие 1917–1918) 5:36 – Народ должен мыслить сам: вытащить его мировоззрение, Дао, магические хаосы 7:10 – Четвёртая политическая теория как ответ на победу либерализма в 1990-е 8:35 – Три идеологии — все урбанистические → непригодны для народа 9:24 – Популизм (Трамп, Ле Пен и др.) как актуальное сопротивление либерализму 10:05 – Популизм vs либерализм: ловушка старых идеологий 30:00 – Хайдеггер: Dasein крестьянина, дом, лес, земля как подлинное бытие 1:07:00 – Экзистенциальная политика: отождествление народа и Dasein 1:08:50 – Либерализм — окончательный конец народу, расчленение на атомы 1:09:21 – Необходима полная перестройка политической науки Нового времени 1:11:07 – Возврат к домодерну? (монархия, теократия, аристократия) 1:13:15 – Крайние формы презрения к крестьянам в Восточной Европе 1:14:34 – Закрепощение крестьян — продукт модерна и западничества 1:15:27 – Четвёртая политическая теория — не реставрация, а нечто никогда не бывшее 1:17:20 – Народ как субъект, которого история ещё не знала 1:17:23 – Заключение Курс завершён. Благодарим за внимание! Вскоре ожидайте новые лекции от Александра Дугина и другие материалы. 💬Лекция в высоком качестве в VK:https://vk.com/video-222626946_456240097 📺 Все лекции смотрите в плейлисте: https://vkvideo.ru/video-222626946_456240055 ⭐️ Поддержите нас в VK Donut, чтобы мы могли выпускать интересные материалы чаще:https://vk.com/donut/club222626946

Hashtags