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 80 подобни публикации

Търсене: #infrastructure

当前筛选 #infrastructure清除筛选
TONlines – News

@tonlines · Post #7591 · 24.11.2025 г., 07:06

Fanton EN: Game Unavailability Due to Technical Issues #infrastructure#Yandex Fanton EN is currently facing a service disruption due to issues with their infrastructure provider, Yandex. The Yandex team is working to restore the system, and the game will be relaunched as soon as stability is confirmed. Source: link @tonlines

⚡️🧠 以太坊的长期定位:基础设施,而非公司产品 #ETH#Ethereum Vitalik Buterin 表示,以太坊應當像 Linux 或 BitTorrent 一樣,核心保持開放與去中心化,同時實現 全球規模化,並繼續獲得 企業級信任。 —————— 結構解讀關鍵👇🥇資源搜索群🖲️👆 📌 这一表态再次强调: 以太坊并非追求短期效率最大化, 而是作为 全球公共数字基础设施 持续演进。 ⚡️ Insight: ETH 的真正护城河不在 TPS, 而在 中立性 + 开放性 + 长期可信度。 这正是机构、开发者与国家级应用愿意长期构建其上的原因。 #Web3#Infrastructure#以太坊 ——— 👇⭐️👇 🤣 留言你的看法 🥲👇

🇺🇸🚨BIDEN ANNOUNCES MAJOR INFRASTRUCTURE INVESTMENT 🔹 President unveils $2.1 trillion infrastructure package targeting roads, bridges, and broadband expansion across 50 states 🛣️💰 🔹 Plan includes 500,000 new jobs over next 4 years, focusing on union workers and American-made materials only 👷‍♂️🇺🇸 🔹 Republicans slam proposal as "reckless spending spree" while Democrats call it "essential for competitiveness" 💸🔥 🔹 Package requires Congressional approval — heated debates expected over tax increases to fund the massive investment 🏛️⚖️ This could reshape America's economy or bankrupt the nation. Which side is right? 🤔💭 #USNews#infrastructure#Biden @america

🚨 Infrastructure Insight #BTC#Infrastructure#AWS 🔥#INSIGHT: AWS 宕機事件曝露 Crypto 對中心化基建的依賴風險。 📌 去中心化金融,仍需中心化雲端支撐?韌性與依存度仍是市場核心議題。 👍@EthereumGlobalNews 🥲 🥲Follow for more Web3News 🤣

International News

@intnewsagency · Post #9306 · 07.04.2026 г., 15:36

Ukrainian Forces Strike Key Russian Oil Infrastructure On the night of April 7, Ukrainian forces attacked the Ust-Luga Oil terminal in Leningrad region, destroying three Transneft-Baltika tanks. Earlier, on April 5, three RVSN-20000 tanks were damaged at the Primorsk port. Additionally, primary processing units at Lukoil’s refinery in Kstovo were hit. These strikes occurred via Baltic airspace following Moscow’s warnings. #Russia#Oil#UAF#Infrastructure The main news of Russia and the world ishere.

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9235 · 11.12.2025 г., 17:48

Кризис DRAM меняет рынок и подход к обучению современного ИИ. ✔️ Рынок захлестнул дефицит оперативной памяти и других накопителей: ИИ-гиганты выкупили огромные объёмы DRAM, HBM и NAND. Nvidia, по слухам, прекращает поставлять дистрибьюторам видеопамять в комплекте с GPU — теперь её нужно закупать отдельно. На текущий момент цены на SSD и оперативную память выросли на 50-100% по сравнению с началом года. Производители ноутбуков и смартфонов фиксируют задержки поставок, а комплект DDR5 на 64 ГБ уже стоит дороже PS5. 🤯 ✔️ Мы спросили Гигачат, как кризис повлияет на развитие нейросетей и обучение моделей. ИИ-помощник формулирует так: "Дефицит памяти — это временный дисбаланс между взрывным ростом ИИ-индустрии и производственными мощностями, которые просто не успели масштабироваться под такой спрос. Высокая стоимость памяти заставляет компании переосмыслить подходы к обучению: вместо наращивания "железа напролом" фокус смещается на эффективные архитектуры и методы.". Подробнее — в видео. @ai_machinelearning_big_data #ai#llm#ml#ramcrisis#infrastructure

Amazing Geography 🌍

@amazingeo · Post #445 · 10.11.2025 г., 12:31

🌍 In the Alps, some villages rely on cable cars not just for tourists but for everyday transport. Steep slopes and deep valleys make cableways a crucial link for goods and people in remote mountain areas. ✨ #transport⚡#geography⚡#mountains⚡#infrastructure⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography 👉more Channels ​

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3872 · 14.01.2025 г., 10:00

UK Invests Big in AI Development The UK has announced a substantial investment plan aimed at enhancing its AI capabilities. This initiative, part of a national renewal concept, will focus on developing neural networks for government efficiency, establishing AI growth zones, and bolstering essential infrastructure like data centers and research clusters. More details can be found in the article on ForkLog. #AI#Investment#UK#Infrastructure#Tech

123•••67
ПредишнаСтр. 1 от 7Следваща