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 16 подобни публикации

Търсене: #bostondynamics

当前筛选 #bostondynamics清除筛选
Crazy World

@craziiworld · Post #51915 · 22.03.2026 г., 09:37

Sagen Sie Hallo zu diesem Geschwader von Boston Dynamics-ähnlichen Robotern - hergestellt von einer chinesischen Robotikfirma. #BostonDynamics Crazy World 🔥 Mehr auf 👇 https://t.me/CraziiWorld

🤖 Робопсы Спот компании Boston Dynamicsприняли участие в показе новой коллекции одежды бренда Coperni в Париже. Один из роботов взял сумочку у модели, которая шла по подиуму. Для этого устройство использовало манипулятор, установленный вместо головы. 👀 Другой Спот долго рассматривал модель, а затем помог ей снять пиджак. #BostonDynamics

🤖Boston Dynamicsнаучила двуногого робота Atlas поднимать и бросать предметы. Инженеры прикрепили к верхним конечностям устройства захваты, включающие неподвижные и динамичные «пальцы». В ролике с помощью этих механизмов робот смог поднять и удержать сумку, которую затем бросил рабочему на строительных лесах. ⚙️ В конце видео Atlas совершил «многоосевой кувырок 540-градусным поворотом». По данным компании, этот трюк добавляет асимметрию в движения робота, что является гораздо более сложным навыком по сравнению с предыдущим паркуром. #BostonDynamics#роботы

🎄Boston Dynamicsопубликовала ролик с роботами, украшающими елку. В видео четвероногий Спот с манипулятором не может дотянуться до верхушки дерева, чтобы прикрепить бант. Поэтому он приводит двух робопсов, которые выступают в качестве ступеней. В конце ролика компания поздравила всех с наступающим Новым годом и пожелала счастливых праздников. Также она показали неудачную попытку Спота повесить бант. 🤖 По данным Boston Dynamics, в видео робопсами управляли профессиональные операторы. #BostonDynamics#роботы

🤖Boston Dynamicsопубликовала ролик с роботами в роли участников популярного южнокорейского бой-бэнда BTS. Видео создано для концерта группы Yet To Come в Пусане. В ролике робопсы Спот поют и танцуют вместо музыкантов под песню Permission to Dance. Также в нескольких эпизодах появляется двуногое устройство Atlas. #BostonDynamics#роботы

🤖Boston Dynamics обучила двуногого робота Atlas паркуру. Компания опубликовала видео, где устройства преодолевают полосу препятствий и делают синхронное сальто назад. 🤯 Разработчики также показали, как обучали Atlas трюкам и с какими трудностями столкнулись в процессе тренировки. #BostonDynamics#роботы

AI Global Agenda

@aicentremgimo · Post #595 · 23.12.2022 г., 13:31

🎄Boston Dynamicsопубликовала ролик с роботами, украшающими елку. В видео четвероногий Спот с манипулятором не может дотянуться до верхушки дерева, чтобы прикрепить бант. Поэтому он приводит двух робопсов, которые выступают в качестве ступеней. В конце ролика компания поздравила всех с наступающим Новым годом и пожелала счастливых праздников. Также она показали неудачную попытку Спота повесить бант. 🤖 По данным Boston Dynamics, в видео робопсами управляли профессиональные операторы. #BostonDynamics#роботы

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9206 · 09.12.2025 г., 09:31

🤖 Boston Dynamics показала работа Atlas, работающего на ИИ-мозге класса “Large Behavior Model”. Робот выполняет полноценные складские задачи - например, укладывает коробки. Один модуль управляет всем: ходьбой, приседанием, подъёмом, балансом. Навыки не программировали вручную- Atlas научился им по демонстрациям человека. Это шаг от «заранее прописанных движений» к автономному поведению: единая модель, способная учиться и выполнять сложные моторные задачи. @ai_machinelearning_big_data #ai#robots#BostonDynamics

Noname Research

@zzz_nonameresearch · Post #1922 · 09.02.2026 г., 07:05

#BostonDynamics#Humanoids#Atlas В начале января на CES 2026 Boston Dynamics показала новую коммерческую версию робота Atlas (писал об этом здесь). Поскольку исследовательская версия уходит на пенсию, компания показала ролик, где предыдущая версия Atlas перед уходом демонстрирует прыжки, сальто назад, почти человеческий бег и, конечно, неудачные попытки всего этого.

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8342 · 22.08.2025 г., 10:40

🦾 Boston Dynamics показали впечатляющее видео своего робота. Atlas получает изображение с камеры, данные о положении тела и текстовую команду. На основе этого модель генерирует плавные движения всего корпуса 30 раз в секунду. Это не набор хрупких скриптов, а система, которая сама «думает», как выйти из ситуации. Вместо того чтобы «прыгать» от точки к точке, система сразу строит короткую последовательность действий — примерно на полторы секунды вперёд. Часть из них выполняется, а потом план обновляется, чтобы движения оставались точными и естественными. Робот показывает, что может работать в реальном бардаке, где всё падает, двигается и мешает работе. @ai_machinelearning_big_data #ai#robots#BostonDynamics#atlas

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща