Eco-schools Uzbekistan
@ecoschools_uzbekistan · Post #1723 · 29.11.2025 г., 08:40
#YouthForClimate#YoungGreenAmbassadors#MoPSE#UNDP#Zamin#EAA 😀Zamin🌐Instagram🌐Facebook
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
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: #eaa
当前筛选 #eaa清除筛选
Eco-schools Uzbekistan
@ecoschools_uzbekistan · Post #1713 · 28.11.2025 г., 13:00
📆 Bolalar 3 kun davomida "Renessans" oromgohida ekspertlardan iqlim muammolari, iqlim o‘zgarishi bilan bog‘liq global va mahalliy sinovlar, shuningdek, iqlim bo‘yicha harakatlarni amalga oshirish va iqlim o‘zgarishining mintaqaviy xususiyatlari haqida bilim va amaliy ko‘nikmalarga ega bo‘lishdi. 🚀 Oromgoh soʻngida Respublikamizning 7 ta hududidan tashrif buyurgan oʻquvchilar oʻzlarining ekologik start-up-larini taqdim etishdi. Ishonchimiz komilki, ushbu tashabbuslar oʻzining tadbigʻi va davomiga ega boʻladi. — 📆 В течении трёх дней дети в лагере «Ренессанс» получали знания и практические навыки от экспертов про климатические проблемы, глобальные и локальные вызовы, связанные с изменениями климата, анализировали реализацию климатических действий с учётом региональных особенностей изменения климата. 🚀 В конце лагеря учащиеся, прибывшие из 7 регионов нашей республики, представили свои экологические стартапы. Надеемся, данные проекты будут получать своё дальнейшее продолжение и реализацию. #YouthForClimate#YoungGreenAmbassadors#MoPSE#UNDP#Zamin#EAA 😀Zamin🌐Instagram🌐Facebook
Eco-schools Uzbekistan
@ecoschools_uzbekistan · Post #1708 · 26.11.2025 г., 06:44
📰 Bizda "Yoshlar va iqlim ta’limi" loyihasidan yana bir ajoyib yangilik! 📝 Yurtimiz bo‘ylab 70 nafar yosh "yashil" elchilar uchun uch kunlik murabbiylar tayyorlash dasturi Al-Xorazmiy maktabida boshlangan va bu tadbir "Renessans" oromgohida davom etadi. 🌳 Dastur iqlim o‘zgarishiga bag‘ishlangan va yoshlarga qanday qilib qurg‘oqchilikka chidamli daraxtlar ekish, kompost ishlab chiqarish, chiqindilarni kamaytirish va eng yaxshi amaliyotlarni ayniqsa Orolbo‘yi hududlaida targ‘ib qilish kabi mahalliy ekologik loyihalarga rahbarlik qilishni o‘rgatadi. 💬 Yoshlar iqlim muammolarini hal qilish ko‘nikmalarini rivojlantirishga yordam beradigan interaktiv sessiyalar va guruh tadbirlarida faol ishtirok etadilar. ☝️ "Mazkur tashabbus yoshlarni atrof-muhitni muhofaza qilishga jalb qilish bilan bog‘liq majburiyatimizni mustahkamlaydi va oilalar va maktablarni mas’uliyatli fuqarolarni tarbiyalashda qo‘llab-quvvatlaydi. Ushbu yetakchilarni tayyorlash orqali biz O‘zbekistonning keyingi avlodi uchun yorqin kelajak yaratamiz", — deb ta’kidladi "Zamin" fondi direktori Aziz Ganiyev. ~~~ 📰 У нас еще одна отличная новость от проекта «Молодежь и климатическое образование»! 📝 Трехдневная программа подготовки тренеров для 70 молодых «зеленых» послов со всей страны началась в школе Аль-Хорезми и продолжится в лагере «Ренессанс». 🌳 Программа посвящена изменению климата и обучает молодежь тому, как возглавить местные экологические проекты, такие как посадка засухоустойчивых деревьев, производство компоста, сокращение отходов и продвижение лучших практик в сообществах, особенно в регионах Приаралья. 💬 Молодые люди активно участвуют в интерактивных сессиях и групповых мероприятиях, которые помогают им развивать навыки решения климатических проблем. ☝️ «Эта инициатива укрепляет нашу приверженность вовлечению молодежи в защиту окружающей среды и поддерживает семьи и школы в воспитании ответственных граждан. Подготавливая этих молодых лидеров, мы создаем светлое будущее для следующего поколения Узбекистана», — отметил Азиз Ганиев, директор Фонда Zamin. #YouthForClimate#YoungGreenAmbassadors#MoPSE#UNDP#Zamin#EAA 😀Zamin🌐Instagram🌐Facebook
Eco-schools Uzbekistan
@ecoschools_uzbekistan · Post #1647 · 29.10.2025 г., 10:33
👋😊 Hammaga salom! 📰 Joriy yilda MMTV, BMTTD va "Ta’lim hamma narsadan ustun" jamg‘armasi (EAA) bilan hamkorlikda ishga tushirilgan "Yoshlar va iqlim ta’limi" qo‘shma loyihasi haqidagi yangiliklar bilan bo‘lishishdan bag‘oyat mamnunmiz. 🛡 Joriy yilning sentyabr-oktyabr oylarida Orolbo‘yining yettita hududida yoshlar bilan yorqin uchrashuvlar bo‘lib o‘tdi. 1000 dan ortiq bola iqlim muammolari bo‘yicha fikr almashdi, yetakchilik ko‘nikmalarini rivojlantirdi va Yosh yashil elchilarga aylandi. Endi ular ekologiyaga o‘z hissasini qo‘shmoqda, jamoalarni qo‘llab-quvvatlamoqda va milliy tanlovlarda ishtirok etmoqda. Ularning har biri — iqlim inqiroziga qarshi kurashdagi o‘zgarishlar uchqunidir! 💬 Hali oldinda seminarlar, tanlovlar, aksiyalar kutmoqda. 🤝 Yashil O‘zbekistonni yaratishda bizga qo‘shiling — bo‘lajak tadbirlarni kuzatib boring va bugunning o‘zidayoq ularda ishtirok eting! ~~~ 👋😊 Всем привет! 📰 Рады поделиться новостями о совместном проекте «Молодёжь и климатическое образование», запущенный в этом году вместе с МДШО, ПРООН и Фондом «Образование превыше всего» (EAA). 🛡 С сентября по октябрь 2025 года прошли яркие встречи с молодежью в семи регионах Приаралья. Более 1000 ребят обменивались мнениями о климатических вызовах, развили лидерские навыки и стали Молодыми зелёными послами. Теперь они вносят вклад в экологию, поддерживают сообщества и участвуют в национальных конкурсах. Каждый — искра изменений в борьбе с климатическим кризисом! 💬 Впереди семинары, конкурсы, акции. 🤝 Присоединяйтесь к нам в создании зелёного Узбекистана — следите за предстоящими мероприятиями и участвуйте в них уже сегодня! #YoungGreenAmbassadors#YouthForClimate#ClimateEducation#MMTV#UNDP#EAA#Zamin 😀Zamin🌐Instagram🌐Facebook
GitHub Trends
@githubtrending · Post #15573 · 19.03.2026 г., 11:30
#java#a11y#accessibility#ai#bounding_box#document_parsing#eaa#html#json#markdown#ocr#ocr_recognition#pdf#pdf_accessibility#pdf_converter#pdf_extraction#pdf_parser#pdf_ua#rag#tables#tagged_pdf OpenDataLoader PDF is a free, open-source tool (Apache 2.0) that tops benchmarks with 0.90 accuracy for extracting structured data like Markdown, JSON (with bounding boxes), and HTML from any PDF—digital, scanned, or complex with tables, formulas, charts, and OCR in 80+ languages. It runs locally on CPU (0.05s/page fast mode), filters AI prompt injections for safety, integrates with LangChain/RAG, and automates accessibility tagging to Tagged PDF. You save time and costs on parsing for AI pipelines or compliance (vs. $50–200/manual doc), getting precise, private results for better LLM apps and legal standards. https://github.com/opendataloader-project/opendataloader-pdf