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: #hadrianslibrary

当前筛选 #hadrianslibrary清除筛选

🏛 Библиотека Адриана — место, где Афины однажды попытались собрать весь мир в одном дворе У библиотеки Адриана есть редкий талант: даже в руинах она выглядит не как остаток здания, а как остаток замысла. Я пришёл туда утром, когда камень ещё не успел раскалиться, и это место сразу сработало не масштабом, а тишиной. Несколько колонн, обломки мрамора, открытое небо — и всё равно очень легко представить, что когда-то здесь был не просто архитектурный комплекс, а одна из главных интеллектуальных точек римских Афин. Библиотеку построили в 131–132 годах н. э. как дар императора Адриана городу, а официальный гид Афин называет её крупнейшей библиотекой города и бывшей философской школой. Мне в ней особенно нравится то, что это было не только хранилище свитков, а почти целый самостоятельный мир. Комплекс был прямоугольным, размером около 122 на 82 метра, с единственным монументальным входом на западной стороне. Внутри находился двор, окружённый портиками со 100 колоннами, а в центре лежала продолговатая цистерна с полукруглыми концами. Основные помещения располагались на восточной стороне: там стояло двухэтажное книгохранилище со следами ниш для папирусных свитков, рядом были небольшие комнаты, которые, вероятно, служили читальными залами, и угловые помещения с изогнутыми сиденьями, использовавшиеся как аудитории для лекций. Наверное, поэтому библиотека цепляет сильнее, чем можно ожидать от её нынешнего состояния. Здесь особенно остро чувствуешь не потерю здания, а потерю среды, в которой знание было частью городской архитектуры. Не чем-то спрятанным, а чем-то, что выставляли в камне почти с имперской гордостью. И тем сильнее звучит её дальнейшая судьба: в 267 году библиотека тяжело пострадала во время нашествия герулов, а затем была восстановлена при префекте Геркулее в 407–412 годах. Позже на её территории появились раннехристианские и византийские постройки, так что это место хранит не один слой истории, а сразу несколько. И, наверное, именно этим библиотека Адриана и запоминается. Не как «ещё одни руины в центре Афин», а как напоминание о городе, который когда-то считал знания достойными собственного мраморного двора. 📌 Микрофакт: На месте библиотеки позже стояла церковь Мегали Панагия; её снесли только в 1885 году. #Greece#Athens#HadriansLibrary