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 2 подобни публикации

Търсене: #enron

当前筛选 #enron清除筛选

💡 Управление рисками: Сиквел Всем привет, как обещал в прошлое воскресение, продолжаю исследовать тему управления рисками. Сегодня поговорим о том, как можно если их не избежать, то значительно снизить. 🚨Этот пост ещё больше первой части. Время чтения ≈6 минут ⚠️ Снижение системных рисков 🌎 Системные риски невозможно полностью устранить, так как они зависят от глобальных факторов. Но можно минимизировать: 1️⃣Диверсификация по активам и регионам 🌐 • Распределяйте инвестиции между различными классами активов: акции, облигации, недвижимость, золото. Про простой, как палка-мотыга подход Рэя Далио я писал тут. • Инвестируйте в компании и фонды из разных стран и регионов, чтобы уменьшить зависимость от одной экономики. Держи я средства в свое время на IB (Interactive Brokers), вместо удобного Тинькова, то не остался бы, как ощипанный павлин, но что былое ворошить. 2️⃣Инвестиции в защитные активы 🛡️ • Защитные активы, такие как золото, облигации с высоким рейтингом или фонды денежного рынка, часто сохраняют стабильность во время кризисов. 3️⃣Стратегия усреднения (DCA) 📈 • Регулярное инвестирование фиксированных сумм (даже при изменении цен) снижает влияние волатильности рынка на долгосрочные результаты. 4️⃣Создание резервного фонда 💼 • Держите ликвидные средства для покрытия непредвиденных расходов. Это позволяет избежать необходимости продавать инвестиции во время рыночного спада. Я вот вчера разбил очки, а на новые пришлось потратить 420 € 🔴 Не будь резервного фонда, пришлось бы несладко. 5️⃣Выбор устойчивых отраслей 🔋 • Инвестируйте в сектора, которые менее подвержены кризисам, например, здравоохранение, коммунальные услуги или потребительские товары первой необходимости. 6️⃣Хеджирование портфеля 🧮 • Используйте (но лучше вообще забудьте о них, если не понимаете, что это) производные инструменты, такие как опционы или фьючерсы, чтобы защититься от рыночных колебаний. Снижение несистемных рисков 🏦 Несистемные риски связаны с конкретными компаниями, отраслями или регионами, поэтому их нужно эффективно контролировать: 1️⃣Глубокий анализ перед инвестированием 🔍 • Изучайте финансовую отчётность компании, анализируйте ключевые показатели эффективности (P/E, ROE, долг/капитал). Я рекомендую не заниматься «сток пикингом», но если уж очень хочется, то перед этим делать, как минимум, «Кислотный тест» — отношение кассовой наличности и дебиторской задолженности к текущим обязательствам фирмы, согласно которому текущие активы (за исключением товарно-материальных запасов) были бы хотя бы не меньше текущих долговых обязательств. Так завещал Грэм (1934, Анализ ценных бумаг), так работает его ученик У.Баффет. 2️⃣Диверсификация внутри портфеля 🗑— золотое правило для обоих типов рисков, как вы могли заметить. • Не концентрируйте капитал в одной компании, отрасли или регионе. • Для диверсификации можно использовать ETF или индексные фонды. 3️⃣Оценка рисков компании 📇 • Учитывайте управление компанией, уровень долговой нагрузки, перспективы отрасли и риски, связанные с продукцией или услугами. 4️⃣Своевременная ребалансировка портфеля 🧘‍♀️ • Регулярно пересматривайте структуру портфеля, чтобы соответствовать текущим рыночным условиям и своим целям. 5️⃣Инвестиции в компании с устойчивой бизнес-моделью 🏗️ • Выбирайте компании с долгосрочной конкурентоспособностью, инновациями и высокой рентабельностью. Однако всегда помните о #Enron, #Nokia и других «непотопляемых» компаниях, которые в относительно короткий срок внезапно закончились 6️⃣Снижение региональных рисков 🌏 • Избегайте концентрации активов в политически нестабильных или экономически слабых регионах. 7️⃣Следите за новостями и тенденциями 🗞 • Будьте в курсе глобальных изменений, таких как новые законы, санкции, технологические прорывы или изменения предпочтений потребителей. И помните: по статистике чаще проигрывает тот, кто изо всех сил старается победить, нежели тот, кто всего-навсего пытается избежать ошибок (1997, Т. Галвей — Теннис как внутренняя игра). Спасибо, что прочитали 😊 Делитесь мыслями 💬 в комментариях и хорошего вечера!

Hashtags

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4164 · 16.02.2025 г., 04:00

Argentina Investigates LIBRA Token Misconduct Argentina's President Javier Milei calls for an investigation into LIBRA token's rug pull, requesting the Anti-Corruption Office's involvement to assess potential misconduct by government members. Findings will be forwarded to the court. Opposition considers impeachment due to the incident. Links: Statement, Watch, Details. #LIBRA#Crypto#Argentina#investigation#rugpull#president#JavierMilei#impeachment#KIPProtocol#AntiCorruption#fundflow#temporalanalysis#MELANIA#ENRON#Solana#ETF#Bitcoin#adoption#blockchain#corruption#misconduct