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: #grayscale
@cryptocurreniesbtc · Post #22554 · 22.01.2024 г., 17:15
💰 According to Lookonchain, #Grayscale currently holds 566,973 $BTC($23.21B), sells ~52,227 $BTC ($2.14B) since the ETF approval. iShares (BlackRock): 33,431 BTC Fidelity: 24,857 BTC Bitwise: 10,152 BTC ARK21: 7,565 BTC Invesco Galaxy: 4,619 BTC VanEck: 2,207 BTC Valkyrie: 1,737 BTC Franklin: 1,160 BTC
Hashtags
@finsignal · Post #3557 · 28.09.2024 г., 13:20
#Grayscale has identified 20 projects with the best potential in the next quarter New assets were added to the list ($SUI, $TO, $OP, $HET, $CELO and $UMA), but $RENDER, $MNT, $RUNE, $PENDLE, $HILL and $RAY were removed.
Hashtags
@scorpionx_co · Post #867 · 30.12.2024 г., 13:54
🟢شرکت Grayscale Research بیست دارایی رمزنگاری برتر خود را برای سه ماهه اول 2025 به روز می کند و $HYPE ، $ENA ، $VIRTUAL ، $JUP ، $JTO و $GRASS را به لیست خود اضافه می کند. #Grayscale @ScorpionX_Co☑️
Hashtags
@finsignal · Post #2762 · 06.01.2024 г., 15:31
⚡️#Grayscale added #BTC (Bitcoin Trust) in the "Crypto Products" section on their website 👀 By law, this is only possible if approved...
Hashtags
@michaelvandepoppeanalyst · Post #4484 · 15.08.2024 г., 16:07
Aug 15 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: -1,316 $BTC(-$78.32M)🔴 #Grayscale(GBTC) outflows 480 $BTC($28.58M) and currently holds 231,853 $BTC($13.8B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: -1,736 $ETH(-$4.62M)🔴 #Grayscale(ETHE) outflows 11,557 $ETH($30.78M) and currently holds 1,898,644 $ETH($5.06B).
Hashtags
@finsignal · Post #3145 · 25.05.2024 г., 09:06
😎Do not forget to keep an eye on the sponsors of the current bull cycle — #Blackrock. Blackrock surpassed Grayscale in terms of the number of available $BTC. "We tokenize and digitize everything that is possible and impossible, then we will tell you why!" #BlackRock already has 284.525 BTC ($19.1 billion) on its balance sheet – Ishares The inflow of funds into spot Bitcoin ETFs in 9 days of trading = $1.75 billion. Larry Fink, CEO of Blackrock says: IBIT is the fastest growing ETF in the history of all ETFs. I am very optimistic about the long-term viability of Bitcoin. I even wonder how "deep" Blackrock will get into the ETF-ETH... and who besides #Grayscale will be able to impose competition on them 🤔
Hashtags
@finsignal · Post #3004 · 22.03.2024 г., 18:17
💰 Transfer of $BTC from #Grayscale to #Blackrock Inflow of $BIT + $13.1 billion Outflow of $GBTC - $13.3 billion.
Hashtags
@finsignal · Post #2851 · 09.02.2024 г., 22:25
It took spot #Bitcoin#ETFs 9 days to block the initial sales from #Grayscale
Hashtags
@cryptocurreniesbtc · Post #22704 · 11.06.2024 г., 12:35
🇺🇸 Spot Bitcoin ETFs see $65 million in net outflows, ending 19-day inflow streak. ( 10-06-2024 ) 🔹#Grayscale saw -$40M Inflow 🔹#BlackRock +$6M Inflow 🔹 Total Value Traded: $1.10 Billion ( As of 10th June ) 🔹 Total Net Assets ~$61.40 Billion in 🇺🇸 Spot ETFs Total inflows of -$65M in Spot 🇺🇸Bitcoin ETFs 1⃣ $IBIT +$6M (+90 BTC) 2⃣ $BITB +$8M (+109 BTC) 3⃣ $GBTC -40M (-567 BTC) 4⃣ $FBTC -$3 (-43 BTC) 5⃣ $BTCO -$20M (-294 BTC) 6⃣ $BRRR -$16M (-227 BTC) 🔰 2 ETFs = +ve Inflow 🔰 5 ETFs = 0 Inflow/Outflow 🔰 4 ETFs = -ve Inflow US Bitcoin ETFs Sold 932 $BTC on 10th June, which is Equal to Approximately 2 days supply.
Hashtags
@finsignal · Post #2807 · 25.01.2024 г., 08:11
💰 The first 7 days of #Bitcoin-ETF ✅#ETFs bought 112,000 $BTC ✅#Grayscale sold 67,000 $BTC ✅ 27,000 $BTC is mined per month ✅ 13,500 $BTC per month will be mined after halving (after 85 days) #BlackRock alone bought as many coins in 7 days of trading as it produces in 1 month ⚡️
@garantexnews · Post #14210 · 28.01.2025 г., 15:00
💡Grayscale за год приобрела более 560 000 LTC ➖ Институциональные инвесторы продолжают наращивать вложения в криптовалюты, ожидая их легализации в США. После запуска биткоин-ETF и эфир-ETF аналитики заговорили о возможном спотовом фонде на Litecoin. ➖ Canary Capital уже подала заявку в SEC на запуск Litecoin-ETF, но пока он не одобрен, крупные игроки используют другие инструменты. Grayscale за год приобрела 560 000 LTC, что составляет почти половину всех добытых монет. ➖ Параллельно сеть Litecoin усиливает свои мощности. Хешрейт LTC установил новый рекорд – 2,24 Ph/s. За четыре месяца он вырос почти вдвое, что говорит о подготовке майнеров к притоку институционального капитала. ➖ Еще один важный фактор — криптоматы. Litecoin обогнал эфир по количеству терминалов, поддерживающих операции с альтом: LTC – 17 909, ETH – 17 525. Лидерами остаются USDT (38 128) и BTC (38 117). #Litecoin#Grayscale#Криптоинвестиции
@michaelvandepoppeanalyst · Post #4821 · 11.09.2024 г., 20:19
Sept 11 Update: 10 #Bitcoin ETFs NetFlow: +771 $BTC(+$44.32M)🟢 #Fidelity inflows 1,093 $BTC($62.82M) and currently holds 172,717 $BTC($9.93B). 9 #Ethereum ETFs NetFlow: -1,591 $ETH(-$3.72M)🔴 #Grayscale(ETHE) outflows 9,752 $ETH($22.77M) and currently holds 1,750,498 $ETH($4.09B).