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 14 подобни публикации

Търсене: #extinction

当前筛选 #extinction清除筛选
Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #461 · 18.11.2025 г., 12:31

🌍 Since 1970, vertebrate wildlife populations have dropped by an average of nearly 70% worldwide. Habitat loss and pollution are major drivers of this rapid, ongoing global decline. ✨ #environment⚡#extinction⚡#biodiversity⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1381 · 22.04.2026 г., 12:11

🌎 Layers of ancient mud and sand, called sedimentary strata, hold natural records of Earth’s history. These layers show changes in climate, ocean levels, and even mass extinction events over millions of years. The famous K-T boundary, found in rock layers worldwide, marks the asteroid impact that ended the age of dinosaurs about 66 million years ago. ✨ #geology⚡#fossils⚡#extinction 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #267 · 19.09.2025 г., 20:12

🌍 Nearly 90% of the world’s wetlands have disappeared since 1700, shrinking vital habitats and reducing natural flood protection for millions of people living downstream. ✨ #wetlands⚡#extinction⚡#flooding⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍 ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #779 · 19.09.2025 г., 03:22

🌎 The Steller’s sea cow, a giant marine mammal, was discovered in the Bering Sea in 1741 and went extinct just 27 years later due to overhunting. This species reached lengths up to 9 meters and fed on kelp, leaving no close living relatives today. ✨ #extinction⚡#megafauna⚡#ocean 👉subscribe Interesting Planet ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1229 · 16.01.2026 г., 22:11

🌎 Around 252 million years ago, the Permian-Triassic extinction wiped out about 90% of marine species and 70% of land vertebrates. Massive volcanic eruptions in Siberia released greenhouse gases that drove rapid global warming, ocean acidification, and low oxygen levels—making it the largest extinction event in Earth's history. ✨ #extinction⚡#volcanoes⚡#paleoclimate 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #438 · 27.07.2025 г., 16:22

🌎 The Gomphothere, an ancient cousin of elephants, once roamed the Americas with shovel-shaped lower jaws. These extinct giants sported four tusks instead of two, thriving for millions of years before vanishing at the end of the last Ice Age. ✨ #paleontology⚡#megafauna⚡#extinction 👉subscribe Interesting Planet

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1346 · 19.03.2026 г., 12:11

🌎 Strange bones found on the island of Malta belong to dwarf elephants and hippos that once lived there. These animals evolved smaller sizes due to limited island resources. The dwarf elephant species Palaeoloxodon falconeri stood just one meter tall at the shoulder. ✨ #extinction⚡#paleontology⚡#Mediterranean 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1209 · 10.01.2026 г., 12:11

🌎 The moa, a group of flightless birds native to New Zealand, stood up to 3.6 meters tall and weighed over 200 kilograms. DNA analysis reveals that moas’ closest relatives are the small, flying South American tinamous, not ostriches or emus as once believed. ✨ #moa⚡#extinction⚡#paleontology 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #843 · 01.10.2025 г., 18:11

🌎 The giant moa, once native to New Zealand, stood up to 3.6 meters tall and weighed about 230 kilograms. Moa vanished around 600 years ago, likely due to hunting by early Polynesian settlers. DNA studies show there were at least nine distinct moa species before extinction. ✨ #moa⚡#extinction⚡#paleontology 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #743 · 13.09.2025 г., 20:22

🌎 The dodo bird, once native to Mauritius, vanished by the late 17th century. Little was documented about its appearance or habits, leaving scientists puzzled. Recent studies of preserved bones and rare historical notes suggest the dodo was likely grayish with small wings and weighed up to 18 kilograms. ✨ #dodo⚡#extinction⚡#mysteries 👉subscribe Interesting Planet ​

Interesting Planet 🌍

@interesting_planet_facts · Post #1269 · 02.02.2026 г., 22:11

🌎 In Siberia, the woolly mammoth roamed the tundra until about 4,000 years ago. Some frozen mammoth carcasses still contain preserved hair, skin, and even stomach contents. Recent DNA studies show mammoths were closely related to modern Asian elephants. ✨ #mammoth⚡#extinction⚡#Siberia 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels ​

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща