TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #daf
@vtbleasing_tcprobeg · Post #1349 · 16.01.2025 г., 11:47
🚛Модель: DAF XF Код предложения: АЛ 219268/10-23 VIN: XLRTEH4300G356961 Год выпуска: 2021 Пробег: 703 211 км Стоимость: 5 749 800 ₽ 📍г. Краснодар 📞Телефон для связи: 8-800-700-81-34 #техникаспробегом #Краснодар #Daf
Hashtags
@KyivOperativ · Post #23234 · 02.11.2025 г., 19:49
Серьезное ДТП на улице Академика Заболотного По предварительным данным, водитель седельного тягача #DAF, гос. номер #BH1809HI не справился с управлением и снес столб. К счастью обошлось без пострадавших
@vtbleasing_tcprobeg · Post #3984 · 21.11.2025 г., 08:33
🚛Модель:DAF XG Код предложения: АЛ 218175/05-23 ТУЛ VIN: XLRTEF5300G449915 Год выпуска: 2023 Пробег: 279 995 км Стоимость: 10 077 600 ₽ 📍г. Воронеж 📞Телефон для связи: 8-800-551-99-43 📨Оставить заявку #техникаспробегом #Воронеж #DAF
Hashtags
@vtbleasing_tcprobeg · Post #4396 · 03.04.2026 г., 14:29
🚛Модель:DAF XF Код предложения: АЛ 226516/05-24 ПНЗ VIN: XLRTEH4300G345169 Год выпуска: 2021 Пробег: 515 390 км Стоимость: 8 360 000 ₽ 📍г. Нижний Новгород 📞Телефон для связи: 8-800-551-99-43 📨Оставить заявку #техникаспробегом #Нижний_Новгород #Daf
@directleasing · Post #44 · 11.06.2019 г., 15:22
СПЕЦИАЛЬНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ ▫️Официальный дилер марки DAF - компания «БорнТракСервис» готова предложить клиентам ЛК «ДиректЛизинг» Грузовой тягач марки DAF XF 105.460 2017 года по специальной цене: 5 250 000 рублей РФ. ▫️Колесная формула 4х2 ▫️Кабина Space Cab ▫️Бортовой компьютер ▫️460 л.с. ▫️АКПП ▫️Автомобиль в наличии у дилера Ждём Ваши заявки на лизинг. ▫️Аванс — 20% ▫️Срок лизинга — 36 месяцев Заполнить заявку Вы можете на нашем сайте https://d-leasing.ru/auto/ #лизинг #ДиректЛизинг #DAF #тягачвлизинг #Москва
@world_music_geek · Post #495 · 06.12.2023 г., 08:01
Rahim AlHaj & Amjad Ali Khan — Ancient Sounds (UR Music, 2009) #traditional#oud#sarod#tabla#daf#Iraq#India Альбом Ancient Sounds — диалог между двумя культурами, сочетающий в себе классические традиции арабской и индийской музыки. Рахим АльХаджа из Ирака играет на уде, Амджад Али Хан из Индии — на индийском сароде, а в аккомпанементе можно услышать индийские барабаны табла и ближневосточный бубен даф. Однако дуэт АльХаджа и Али Хана не звучит эклектично. Дело в том, что сарод является родственником, а возможно и потомком афганского рубаба. Поэтому его сочетание с арабским удом можно воспринимать скорее как отсылку к музыке Ирана, где можно встретить и уд, и рубаб, и перкуссию из Индии и арабского мира. Spotify | AppleMusic | VK
@world_music_geek · Post #860 · 06.01.2025 г., 09:04
Qais Essar — Echoes Of The Unseen (Worlds Within Worlds, 2024) #traditional#hindustani#rubab#dilruba#daf#tabla#bansuri#santoor#Afghanistan Каис Эссар — афганский композитор и инструменталист, известный своим новаторским подходом к традиционной музыке, сочетающим наследие с современностью. В своём альбоме Echoes of the Unseen Эссар экспериментирует с афганской классической музыкой, в центре которой находится рубаб — национальный инструмент Афганистана (и предшественник индийского сарода). Композиции альбома основаны на рагах — традиционных мелодических формах афганской и индийской классической музыки, которые соответствуют определённым временам суток, начиная с утра и заканчивая ночью. Полевые аудиозаписи природы Северной Аризоны, где живёт Эссар, создают в альбоме дополнительное измерение естественных звуков. А за многообразие традиционных инструментов на разных треках отвечали Сандип Сингх (дильруба), Ниламджит Дхиллон (табла), Эрик Занг (даф), Джас Ахлувалиа (табла), Камалджит Ахлувалиа (сантур) и Химаншу Нанда (бансури). Экспериментальный подход Эссара позволяет расширить границы звучания рубаба через импровизацию в рамках традиции. Музыкант обращается к музыкальной линии Устада Аллаудина Хана, особенно к игре на сароде Устада Али Акбар Хана и Устада Аашиш Хана (сына и внука Аллаудина, соответственно). А в рамках текущего запрета на музыку в Афганистане, Эссар подчёркивает важность сохранения и развития наследия рубаба, обеспечивая выживание инструмента в современном музыкальном контексте. 🔗AppleMusic | Spotify | YouTube | Deezer | TIDAL | Napster | Amazon | Bandcamp | Telegram
@world_music_geek · Post #740 · 03.09.2024 г., 09:05
Инструменты #accordion#afoxe#agaita#apapshyn#apapshyn#baglama#baglamas#bagpipes#bajo_sexto#bandoneon#banjo#bansuri#barbat#berimbau#bouzouki#brass#bulbul_tarang#cabrette#calabash#chabrette#chanzy#cimbalom#clarinet#conga#daf#dam#damaru#dambura#dhol#dholak#dilruba#djembe#dombra#doshpuluur#draailier#duduk#dulcimer#dunggur#dut#dutar#epinette#epinette_des_vosges#erhu#flute#gabusi#gayageum#geomungo#ghatam#ghaychak#goje#gong#granular_synthesis#gubguba#guembri#guitar#guzheng#gwo_ka#gyil#harmonium#harp#hurdy_gurdy#igil#irawk#kamanche#kamyl#kangling#kanjira#kanyeri#kayamb#kemenche#kendhang#khomus#kobyz#kologo#komuz#kora#lag_na#lamellophone#lute#lyre#malimba#mandola#mandolin#mandoloncelle#marimba#marranzano#mbira#musical_bow#nay#ney#ngombi#ngoni#nyckelharpa#ocarina#organetto#oud#piano#pifres#premtal#pungi#qraqebs#rebab#rolmo#rubab#sanfonha#sanfonha#santur#sarangi#sarod#setar#shakuhachi#shang#shychepshyn#sildyen#silnyen#sintir#sitar#soku#sring#synth#tabla#talking_drum#tambours#tambura#tanbur#tanpura#tar#tende#thavil#theremin#tindi#tingsha#tombak#tombi#toubeleki#trombone#trumpet#tuba#tumbi#tzouras#vibraphone#viola#violin#water_drum#xylophone#zerbaghali#zither#zurna#сhabreta
Hashtags