TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса
Обратно към каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#dev
Резултати

Намерени 9 подобни публикации

Търсене: #gwei

当前筛选 #gwei清除筛选
Сигналы РЦБ Крипто

@usa100cks · Post #25503 · 15.04.2026 г., 06:59

Намери подобниПрегледай

#ETH#ETHFI#GWEI Ether.fi направит $3 млрд в ETH в ETHGas Ether.fiвыделит $3 млрд в ETH для ETHGas в течение 3 лет. Эти средства пойдут как validator liquidity. Источник ликвидности — более 2,8 млн ETH в стейкинге под управлением протокола, это около $6,5 млрд по текущей оценке. ETHGas — это рынок фьючерсов на блоковое пространство Ethereum. Платформа позволяет заранее резервировать место в блоке для исполнения транзакций и делает стоимость исполнения более предсказуемой для разработчиков и институциональных участников. Для Ether.fi это ставка на новый рынок вокруг блокового пространства и доходности валидаторов.

Hashtags

#eth#ethfi#gwei
Mirracoin Новости

@MirraChannel · Post #282 · 03.03.2025 г., 15:09

Намери подобниПрегледай

#gwei#ETH#Etherscan 🔥Что такое газ в Ethereum и как он влияет на транзакции? В экосистеме Ethereum термин «газ» играет ключевую роль, определяя стоимость выполнения транзакций и операций внутри сети. Понимание концепции газа необходимо для эффективного взаимодействия с блокчейном Ethereum.​ ❓Понятие газа в Ethereum Газ в Ethereum — это единица измерения вычислительных ресурсов, необходимых для выполнения операций, таких как транзакции или запуск смарт-контрактов. Каждая операция в сети требует определенного количества газа, пропорционального сложности и объему вычислений. Этот механизм предотвращает перегрузку сети и защищает ее от потенциальных атак. 😏Как рассчитывается стоимость газа Стоимость газа определяется двумя основными параметрами: лимитом газа и ценой газа.​ Лимит газа: максимальное количество газа, которое пользователь готов потратить на выполнение операции. Например, стандартная транзакция перевода ETH между адресами требует лимита газа в 21 000 единиц. ​ Цена газа: стоимость одной единицы газа, выраженная в Gwei. 1 Gwei равен 0,000000001 ETH. Цена газа зависит от текущей загруженности сети; при высокой активности она увеличивается, чтобы стимулировать майнеров обрабатывать транзакции с более высокими комиссиями. ​ Общая комиссия за транзакцию рассчитывается путем умножения лимита газа на цену газа. Например, при лимите газа 21 000 и цене газа 20 Gwei, комиссия составит:​ 21 000 * 20 Gwei = 420 000 Gwei = 0,00042 ETH​ 🙏Факторы, влияющие на стоимость газа Стоимость газа может значительно варьироваться в зависимости от нескольких факторов:​ Загруженность сети: в периоды высокой активности, такие как популярные ICO или запуск новых децентрализованных приложений (dApps), спрос на вычислительные ресурсы увеличивается, что приводит к росту цен на газ. ​ Сложность операций: взаимодействие со смарт-контрактами или выполнение сложных операций требует большего количества газа по сравнению с простыми транзакциями.​ Приоритет транзакции: пользователи могут установить более высокую цену газа, чтобы их транзакции были обработаны быстрее, особенно в загруженные периоды.​ 🤑Способы оптимизации затрат на газ Чтобы минимизировать расходы на газ, рекомендуется:​ Отслеживать загруженность сети: планировать транзакции в периоды низкой активности, когда цены на газ обычно ниже.​ Устанавливать оптимальную цену газа: использовать сервисы мониторинга, такие как Etherscan Gas Tracker, для определения текущих цен на газ и выбора оптимальной стоимости для вашей транзакции. ​ Оптимизировать смарт-контракты: разработчики могут улучшать код своих смарт-контрактов, чтобы снизить потребление газа при их выполнении.​ Понимание механизма газа в Ethereum позволяет эффективно управлять затратами и обеспечивает более плавный опыт взаимодействия с сетью.​ 👉Чтобы быть в курсе последних новостей и аналитики в мире криптовалют, подписывайтесь 👍на наш канал. ___________ @MirraChannel😎

Hashtags

#gwei#eth#etherscan