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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#dev
Резултати

Намерени 19 подобни публикации

Търсене: #collection

当前筛选 #collection清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #11551 · 31.01.2026 г., 08:51

Намери подобниПрегледай

🇷🇺 À Moscou s’est achevée la Semaine internationale de la mode atomique. Pendant une semaine, 60 finalistes du projet Territoire du succès: Mode 2025, issus des villes atomiques de Russie et des pays partenaires, ont suivi un cours intensif de formation. Le point culminant de la Semaine de la mode a été le défilé de la collection Le siècle de la mode russe. Photo: Sergueï Sevostianov/TASS #mode#finalistes#collection

Hashtags

#mode#finalistes#collection
MDC Uzbekistan

@mdcuzbekistan · Post #50 · 26.06.2021 г., 05:52

Намери подобниПрегледай

List Qishloqdan kelganlar list nimaligini uncha tushunmaydi, o'zi list ham shu qo'yxonaga o'xshagan narsa (Xojiboy Tojiboyev) 😂 List - elementlarni va obyektlarni saqlashga moslashgan to'plam. Bu to'plamga List deb nom berilishiga sabab, ro'yxatlar bilan qulay ishlash mumkin (tarjimasidan bilib olsa bo'ladi). Ro'yxatda nima qilishimiz mumkin, elementlarni ixtiyoriy joyga qo'shish yoki ixtiyoriy joyidan o'chirib tashlash va tartiblash (sort) funksiyasi borligi bilan boshqa to'plamlardan ajralib turadi. 👉Batafsil 👨‍🏫 Mentor: Tolibjonov Abdulloh #csharp#collection#list#basic .NET Uzbekistan Community ______ Telegram | Instagram | Youtube

Hashtags

#csharp#collection#list#basic
Libreware

@libreware · Post #918 · 06.04.2021 г., 13:39

Намери подобниПрегледай

TrackerControl TrackerControl allows users to monitor and control the widespread, ongoing, hidden data collection in mobile apps about user behaviour (‘tracking’). To detect tracking, TrackerControl combines the power of the Disconnect blocklist, used by Firefox, and our in-house blocklist is used, created from analysing ~2 000 000 apps! Additionally, TrackerControl supports custom blocklists. 💡 This approach 👉🏼 reveals the companies behind tracking, 👉🏼 allows to block tracking selectively, and 👉🏼 exposes the purposes of tracking, such as analytics or advertising. The app also aims to educate about your rights under Data Protection Law, such the EU General Data Protection Regulation (GDPR). Under the hood, TrackerControl uses Android’s VPN functionality, to analyse apps’ network communications locally on the Android device. This is accomplished through a local VPN server, to enable network traffic analysis by TrackerControl. 💡 No root is required, other VPNs or Private DNS are not supported. No external VPN server is used, to keep your data safe! TrackerControl even protects you against DNS cloaking, a popular technique to hide trackers in websites and apps. TrackerControl will always be free and open source, being a research project. https://trackercontrol.org/ https://github.com/OxfordHCC/tracker-control-android/releases/latest/download/TrackerControl-githubRelease-latest.apk #TrackerControl#data#collection#android#apps#opensource 📡@nogoolag

Hashtags

#trackercontrol#data#collection#android#apps#opensource
Alone Snowflake

@AloneSnowflake · Post #200 · 25.11.2023 г., 00:50

Намери подобниПрегледай

ᴡʜɪᴛᴇ ᴛʜᴇᴍᴇ ᴄᴏʟʟᴇᴄᴛɪᴏɴ .★. ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ʙʟᴀᴄᴋ ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ᴘɪɴᴋ ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ᴘᴜʀᴘʟᴇ ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ᴅᴀʀᴋ ʙʟᴜᴇ ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ʟɪɢʜᴛ ʙʟᴜᴇ ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ɢʀᴇᴇɴ ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ʏᴇʟʟᴏᴡ ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ᴏʀᴀɴɢᴇ ᴡʜɪᴛᴇ ᴀɴᴅ ʀᴇᴅ .★. ᴀᴘᴘʟʏ ᴛʜᴇᴍᴇ ᴛɢx .★. ᴊᴏɪɴ ᴄʜᴀɴɴᴇʟ #Light#White#Black#Pink#Purple#Blue#Green#Yellow#Orange#Red#Collection#Text

Hashtags

#light#white#black#pink#purple#blue#green#yellow#orange#red#collection#text
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →