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 2 подобни публикации

Търсене: #assetallocation

当前筛选 #assetallocation清除筛选

ASSET ALLOCATION 2026 – будем обсуждать, как собирать портфель в эпоху высокой неопределенности 14 марта планирую быть в Москве на конференции «ASSET ALLOCATION 2026. Пространственно-временной континуум». На мой взгляд, очень важная тема. Возможно, в эпоху высокой неопределенности она важнее любых точечных инвестиционных идей. Когда инфляция, госрасходы и технологические сдвиги меняют саму структуру рынков, вопрос «что купить» уступает место вопросу «как собрать портфель, чтобы он выжил во времени». С удовольствием послушаю Антона Табаха из Эксперт РА – ценю его макрооптику и умение переводить большие цифры в прикладные выводы для инвестора. Константин Корищенко из РАНХиГС, как правило, добавляет академическую глубину к разговору о денежно-кредитной политике. С Дмитрием Донецким из ИФК «Солид» пересекались на отраслевых мероприятиях, будет интересно обсудить, как меняется поведение частных инвесторов. Отдельное внимание – Георгию Солдатову, который давно системно работает на стыке инвестиций и ИИ, и к Алексею Тараповскому, практикующему советнику, который смотрит на рынок глазами клиента. Больше всего меня интересуют три блока. Первый – влияние макроэкономики на частные портфели. Хочу задать прямой вопрос: если ставка останется выше исторической нормы еще несколько лет, как должна трансформироваться классическая модель 60/40? Второй – конкуренция между традиционными активами и ЦФА. Это действительно новый класс активов или пока больше инфраструктурный эксперимент? И, наконец, третий – роль ИИ и робоэдвайзинга. Где проходит граница между инструментом оптимизации и передачей ответственности алгоритму? Надеюсь, спикеры поднимут тему временного горизонта. Мы часто говорим о диверсификации по классам активов, но редко о диверсификации по времени входа и по жизненному циклу инвестора. Очень важно понимать, что аллокация в 30, 45 и 60 лет – не одно и то же. Вряд ли есть универсальные решения, но вдруг? Конференция пройдет в гостинице «Альфа» в Москве, предусмотрено и онлайн-участие. Если тоже планируете быть – дайте знать, буду рад встретиться и обсудить рынок вне сцены. Думаю, разговор о грамотной аллокации в 2026 году будет гораздо полезнее, чем очередная дискуссия о «самой перспективной акции года». Кстати, организовал для вас специальные условия: скидка 50% для подписчиков по промокоду PRIMAK. @ifitpro #assetAllocation

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64792 · 10.04.2026 г., 00:06

🚀 Global Economic Concerns Amid Middle East Tensions According to Jin10, a report by China International Capital Corporation (CICC) highlights that since March, concerns over conflicts involving the U.S., Israel, and Iran, along with potential blockages in the Strait of Hormuz, have triggered a market-wide risk aversion. This has led to declines in most asset classes, excluding oil and agricultural products, raising fears of stagflation. CICC acknowledges the undeniable impact of supply shocks, which could potentially slow overall economic growth. However, if the Strait of Hormuz gradually reopens, the geopolitical risks might exacerbate the K-shaped economic divergence, leading to increased investment activity while cooling consumption and employment. In the context of accelerated AI substitution and an inherently cooling labor market, inflation in resource and capital goods is unlikely to create a 'wage-inflation' spiral. From this perspective, CICC suggests that the mainstream narrative of global stagflation might be overstated. The report reiterates the view held since the beginning of the year that, amid an intensified K-shaped economy, liquidity recovery from its trough, and sustained fiscal expansion, the global nominal economic cycle driven by investment is expected to resume its upward trend. This will likely lead to continued rebalancing of global funds across sectors, asset classes, and regions, benefiting a range of physical assets and emerging markets. #GlobalEconomy#MiddleEastTensions#GeopoliticalRisk#Stagflation#SupplyShock#EconomicGrowth#KShapedRecovery#Investment#AIImpact#LaborMarket#Inflation#LiquidityRecovery#FiscalExpansion#EmergingMarkets#AssetAllocation