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 5 подобни публикации

Търсене: #calls

当前筛选 #calls清除筛选
Beta Info 中文

@betainfocn · Post #1008 · 12.04.2025 г., 15:00

端到端加密群组通话 Android 版 Telegram 11.9.1 Beta 版的用户现在可以参与端到端加密的群组通话。 要创建群组通话,请从菜单栏导航至“通话 > 开始新通话”,然后点击“创建通话链接”。应用程序将创建 t.me/call 形式的群组通话链接,您需要将该链接发送给您想要邀请加入通话的用户。 群组通话参与者有以下选项: • 静音麦克风 • 广播主摄像头或前置摄像头 • 将新参与者添加到通话中(依据用户隐私设置)并共享通话链接 • 最小化通话屏幕,以便他们在通话时使用应用程序 端到端加密可保护群组通话免遭窃听:所有通话数据都经过加密,只有通话参与者才能解密。 #Android#Calls

The Telegram Times

@TheTGTimes · Post #202 · 27.12.2023 г., 15:08

📰New UI for Calls The only change that can be seen in the first release of the 10.5.0 beta version for Android is the Updated Telegram Calls interface. Although its interface has been updated, some items are still not added in the calls (for example, Rate the Call or Choose the Speaker) #Calls | #Beta v10.5 👉The TG Times

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #112 · 07.08.2016 г., 11:36

https://developers.facebook.com/docs/facebook-login/access-tokens#apptokens When someone connects with an app using #Facebook Login, the app will be able to obtain an access token which provides temporary, secure access to Facebook APIs. An access #token is an opaque string that identifies a user, app, or Page and can be used by the app to make graph API #calls. Access tokens are obtained via a number of methods, each of which are covered later in this document. The token includes information about when the token will expire and which app generated the token. Because of privacy checks, the majority of #API calls on Facebook need to include an access token.

Daily Channels

@dailychannels · Post #6176 · 02.07.2025 г., 13:00

Channel: SMS Activation Updates Members: ~5.32K 💢 Username: @virtualnumbersforverification Description: Your source for news and updates on virtual numbers for SMS and Calls. Keep up with trends and get exclusive offers from PrivatePhoneBot. 🏷 Tags: #other #virtual_numbers#sms#calls#voip#sms_activation https://telegramchannels.me/channels/virtualnumbersforverification

djangoproject

@djangoproject · Post #97 · 11.07.2016 г., 12:18

https://docs.python.org/3/library/asyncio-eventloop.html #Calls Most #asyncio functions don’t accept keywords. If you want to pass #keywords to your callback, use #functools.partial(). For example, #loop.#call_soon(functools.partial(print, "Hello", flush=True)) will call print("Hello", flush=True). #Note functools.partial() is better than lambda functions, because asyncio can inspect functools.partial() object to display parameters in debug mode, whereas lambda functions have a poor representation. BaseEventLoop.call_soon(callback, *args) Arrange for a callback to be called as soon as possible. The callback is called after call_soon() returns, when control returns to the event loop. This operates as a FIFO queue, callbacks are called in the order in which they are registered. Each callback will be called exactly once. Any positional arguments after the callback will be passed to the callback when it is called. An instance of asyncio.Handle is returned, which can be used to cancel the callback. Use functools.partial to pass keywords to the callback. BaseEventLoop.call_soon_threadsafe(callback, *args) Like call_soon(), but thread safe. See the concurrency and multithreading section of the documentation.