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: #lib
@mfbikepacking · Post #15 · 06.06.2023 г., 13:22
Евдокимов - Фотограф-велосипедист (1913). Прогулки и путешествия на велосипеде с фотографическим аппаратом. Практические советы и указания для любителей-фотографов. https://archive.org/details/evdokimov_photobike https://book.museumart.ru/mok/1m/1m/photograf-velosipedist/html5forpc.html https://disk.yandex.ru/d/-PU2F0nmuNKe3g #lib
Hashtags
@justfuning1900 · Post #527 · 19.09.2024 г., 06:24
AutoCorrect 有一个有意思的库。 觉得自己写文章格式很乱的朋友注意了，这个库可以帮你全自动化优化，如果你使用的SSG，就更方便了，配套的Node、Python库几行代码就能完成优化工作。 官方还提供了一个在VSCode上保存自动触发格式化优化的插件：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=huacnlee.autocorrect 项目地址：https://github.com/huacnlee/autocorrect #工具箱#lib#排版
@tuttoelezioni · Post #1562 · 21.03.2026 г., 11:32
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Distribuzione dei seggi nell'Assemblea. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 35 ✅ 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 8 ⬜️ Indipendenti: 4 Totale: 47 Maggioranza: 24 @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1559 · 21.03.2026 г., 10:34
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Distribuzione dei seggi nell'Assemblea. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 28 ✅ 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 7 ⬜️ Indipendenti: 5 Da assegnare: 7 Totale: 47 Maggioranza: 24 @TuttoElezioni
@bimteamnews · Post #1298 · 28.08.2024 г., 14:02
Обновление 22 августа - 28 августа Коммерция #коммерция#технология#армирование#моделирование_кр Опубликована новая инструкция Моделирование выпусков автостоянки сквозным неразрезным армированием Инструкция описывает технологию моделирования выпусков автостоянки из фундаментной плиты, которые продолжаются неразрезным армированием в вышестоящих вертикальных конструкциях (пилонах или колоннах). #коммерция#технология#lib-файлы Опубликована новая инструкция Подготовка lib-файла к работе ❗️Обязательна к ознакомлению! Инструкция описывает шаги, которые должен выполнить проектировщик для подготовки lib-файла перед использованием его в проекте. #коммерция#fm#семейства_кр Разработаны семейства к альбому технических решений КЖ2.1 Со списком семейств можно ознакомиться по ссылке.
@tuttoelezioni · Post #1634 · 23.03.2026 г., 07:18
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 684/694 (98,6%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 57/59 (96,6%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 37,6% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 22,2% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 19,0% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 10,3% ⬜️ Indipendenti: 5,2% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1570 · 22.03.2026 г., 06:13
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 673/694 (97,0%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 50/59 (84,7%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 38,0% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 22,0% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 19,3% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 10,5% ⬜️ Indipendenti: 4,4% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1567 · 21.03.2026 г., 17:59
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Consiglio legislativo. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 36,8% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 23,3% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 16,6% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,7% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1566 · 21.03.2026 г., 17:58
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 658/694 (94,8%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 33/59 (55,9%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 39,1% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 21,6% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 18,7% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,1% ⬜️ Indipendenti: 3,8% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1565 · 21.03.2026 г., 14:11
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 658/694 (94,8%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 31/59 (52,5%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 38,9% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 21,5% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 18,9% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,1% ⬜️ Indipendenti: 3,8% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1564 · 21.03.2026 г., 12:51
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Consiglio legislativo. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 37,2% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 23,1% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 16,7% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,8% @TuttoElezioni
@tuttoelezioni · Post #1563 · 21.03.2026 г., 12:49
#Australia🇦🇺 #Statali #AustraliaMeridionale Risultati parziali. Sezioni scrutinate: 638/694 (91,9%). Sezioni di voto anticipato scrutinate: 21/59 (35,6%). Voto primario. 🟥 Partito Laburista (#ALP|Centro-sinistra): 37,9% 🟧 Una Nazione (#ON|Destra nazionalista): 21,9% 🟦 Partito Liberale (#Lib|Centro-destra): 19,0% 🟩 Verdi Australiani (#Greens|Verdi): 11,5% ⬜️ Indipendenti: 4,0% @TuttoElezioni