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: #ffbb00

当前筛选 #ffbb00清除筛选

Бесплатный конкурент Nano Banana, который работает локально, и редактирует картинки без ограничений — Flux 2 Klein. Плюсы: ● Генерация картинок и редактирование внутри одной модели! ● В режиме редактирования очень хорошее сохранение деталей исходника. ● Klein 9b Запускается на сравнительно слабом железе. У некоторых даже работает при 8 гб vram + 64 RAM, но медленно. На маках тоже работает! Есть более шустрая и мелкая версия: Klein 4b, она работает вообще на тостерах с GPU, но качество субъективно похуже на 5-10% ● Для своего размера модель очень хорошо понимает запрос, работает с цветами в формате HEX #ffbb00, понимает структурированные JSON запросы, делает хороший реализм и свет. ● Base версии модели можно дообучать. Прямо сейчас сотни людей нагружают сервера, чтобы научить Klien новым трюкам или поправить косяки. Моделька правда очень мощная. По моим ощущениям, дает результат чуть лучше первой нано-бананы. Местами конкурирует с PRO. Главный секрет — в хорошем сжатии модели (distillation) и в запчасти нейронки которая называется VAE. Для линейки FLUX 2 разработчики специально запарились, чтобы изменения при редактировании были минимальными. В моих тестах локальный Klein на высоком разрешении сохраняет мелкий текст даже лучше, чем 2k API запрос в Nano Banana Pro! На видосе на 0:11 Минусы [–]Текстовый запрос на генерацию передается как есть. Нужно быть красноречивым нейтивом. Ну или использовать мой системный промпт для LLM, чтобы она писала детальные тексты для более тонких изменений. Я отправляю картинку, коротко объясняю задачу, и если Klein выдаёт плохой результат — прошу у LLM улучшить промпт. Обычно всё получается с первой или второй попытки. [–] Проблемы с анатомией. Да-да в 2026 году! Возможно из за сжатия, но иногда получаются длиннющие пальцы, или лишние ноги. Лечится перегенерацией заново. Благо моделька быстрая: у меня на ноуте 4 варианта выдает на пару секунд дольше чем одну генерацию Nanobanana Pro в облаке. [–] Хитрожопая «некоммерческая» лицензия. Текст лицензии Klein 9b написан так, что её можно по разному трактовать. Они ясно пишут, что не претендуют на "Outputs" т.е. результаты генерации, и «не ограничивают их использование, даже в коммерческих целях, кроме случаев, явно запрещенных в этой лицензии». В этой оговорке самое хитрое противоречие Дальше в тексте запрещен реверс-инженеринг и хостинг модели как сервиса в коммерческих целях. То есть можно трактовать широко: «не продавайте модель как платный сервис, но используйте локально и можете делать с картинками что хотите» А можно узко: «любое коммерческое использование запрещено, хотя на результаты мы не претендуем». Типа на территорию сада проход запрещен, но яблоки можно есть. Но если сунетесь — засудим. Но на яблоки не претендуем. Я потратил вечер сталкивая лбами две самые умные модели в мире (по состоянию на прошлую неделю), гоняя их по тексту этой лицензии 🙉 ChatGPT 5.2 Pro Extended после 30 минут размышлений пришел к выводу, что если бы он был «сотрудником по правовым вопросам», в крупной студии или компании Fortune 500, то он не рекомендовал бы использовать в коммерческих целях. Ну и вообще, мало ли что — посоветовал использовать более слабую модель Klein 4b, там в лицензии чистый Apache 2.0 без булшита. Gemini 3 Pro в режиме Deep Think сказал, что если дойдет до суда в юрисдикции Делавера, то юристы будут трактовать в вашу пользу из-за механизма Эстоппель 😑 😑 В общем решайте сами для своих сценариев с учетом рисков ↑ Gemini 3 конечно жесочайше лебезит в ответах по сравнению с ЖПТ! «Вы совершенно правы...» 🐱 Тут писал как настроить для жпт. Для Gemini только создавать Gem. Gemini недавно добавили свои инструкции Если начинаете совсем с нуля в ComfyUI, рекомендую вот этот туториал https://youtu.be/HkoRkNLWQzY?list=PL-pohOSaL8P-FhSw1Iwf0pBGzXdtv4DZC&t=428 А конкретно по Klein от этого же автора свежий урок с примерами и воркфлоу. https://youtu.be/kNap0VWP1xs?t=830 В комменты закинул еще сравнений до/после 🎤Ссылки на утро — второй канал ⏲Устойчивый VPN за звезду #ToolReview@cogload#text2image@cogload