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 1 подобни публикации

Търсене: #conoco

当前筛选 #conoco清除筛选
Bloomberg4you

@Bloomberg4you · Post #47101 · 10.01.2026 г., 02:11

В пятницу президент Трамп оказывал давление на руководителей более чем 20 энергетических компаний США, но получил лишь несколько публичных обещаний быстро инвестировать огромные суммы, необходимые для восстановления разрушенной нефтяной промышленности Венесуэлы. Это вызвало сомнения в предыдущем заявлении Трампа о том, что американские компании были готовы потратить 100 миллиардов долларов или больше на восстановление инфраструктуры для добычи сырой нефти в стране. Генеральный директор Exxon Mobil Даррен Вудс дал самую резкую оценку, заявив Трампу во время прямой трансляции встречи в Белом доме, что Венесуэла «непривлекательна для инвестиций» без значительных изменений в коммерческой структуре страны, правовой системе и законах об углеводородах. Однако он сказал, что «уверен в том, что при этой администрации и президенте Трампе, работающем рука об руку с правительством Венесуэлы, эти изменения могут быть реализованы». «Там у нас дважды конфисковывали активы, так что можете себе представить, что для возвращения в третий раз потребуются довольно существенные изменения по сравнению с тем, что мы видели раньше», — сказал генеральный директор. Вудс действительно сказал, что #Exxon может направить техническую группу для оценки текущего состояния венесуэльских активов в ближайшие недели и может помочь вывести венесуэльскую нефть на рынок через свои интегрированные предприятия, которые занимаются переработкой и торговлей. Вице-председатель совета директоров #Chevron Марк Нельсон, присутствовавший на мероприятии вместо генерального директора Майка Вирта, которому ранее на этой неделе сделали операцию по замене коленного сустава, заявил, что компания увеличила добычу в Венесуэле до 240 000 баррелей в сутки на четырёх совместных предприятиях с государственной нефтяной компанией #PDVSA и может увеличить добычу «практически на 100% немедленно». У Chevron, единственной крупной американской нефтяной компании, которая все еще работает в Венесуэле, есть «уникальная возможность среди конкурентов увеличить добычу», и эти усилия могут увеличить ее годовой денежный поток на 400–700 миллионов долларов, но компания вряд ли будет инвестировать дальше, пока ситуация в стране не стабилизируется, заявил аналитик TD Cowen Джейсон Гейблман. По мнению аналитиков #UBS, Exxon по-прежнему может извлечь большую выгоду из увеличения добычи нефти в Венесуэле, в основном благодаря недооценке её роли в нефтепереработке, поскольку «доходы от нефтепереработки, как правило, стабильны и обеспечивают устойчивость и снижение волатильности доходов» в условиях низких цен на нефть. Они также добавили, что после #Valero у Exxon лучшие операции на побережье Мексиканского залива по переработке низкокачественной нефти из Венесуэлы. Генеральный директор ConocoPhillips Райан Лэнс заявил, что банки, в том числе Экспортно-импортный банк США, должны участвовать в любых обсуждениях, связанных с предоставлением финансирования и миллиардов долларов, необходимых для восстановления энергетической инфраструктуры Венесуэлы. Лэнс сказал Трампу, что компания #Conoco оставила после себя 12 миллиардов долларов, когда ушла из страны, и на сегодняшний день является крупнейшим негосударственным кредитором в Венесуэле. «Мы не будем смотреть на то, что люди потеряли в прошлом, потому что это была их вина... Вы заработаете много денег, но мы не собираемся останавливаться», — ответил Трамп. Джефф Хильдебранд из #Hilcorp взял на себя одно из немногих конкретных обязательств, взятых на себя руководителями нефтяных компаний, которые в настоящее время не ведут деятельность в Венесуэле. Он заявил, что его компания полностью привержена идее и готова восстанавливать инфраструктуру в стране. @Bloomberg4you Ещё больше информации о мировых рынках и экономике - ЗДЕСЬ