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 2 подобни публикации

Търсене: #lynch

当前筛选 #lynch清除筛选
RISVEGLIO

@gianlucaprocaccinireport · Post #10014 · 04.11.2025 г., 07:03

Намери подобниПрегледай

🇺🇸 New Orleans, 1891 — Il linciaggio rimosso degli italiani New Orleans, marzo 1891. Undici immigrati italiani – quasi tutti siciliani – vennero uccisi in uno dei linciaggi più brutali e dimenticati della storia americana. Erano stati accusati dell’omicidio del capo della polizia David Hennessy, ma un tribunale statunitense li aveva appena assolti per mancanza di prove. La folla non accettò la sentenza: irruppe nella prigione, li trascinò fuori e li finì a colpi di fucile e forca. Il massacro durò poche ore, l’impunità molti decenni. La stampa e l’odio In quegli anni gli italiani negli Stati Uniti erano considerati “non bianchi”, sospetti, brutali, legati alla mafia. I giornali alimentarono il fuoco. La stampa locale parlò apertamente della “razza siciliana”, definita "sporchi dagos”, “ibridi mediterranei”, “criminali per natura”. Persino testate nazionali, come il New York Times, descrissero gli italiani come “predisposti alla violenza”. Era un linguaggio politico travestito da cronaca. Il processo a carico degli immigrati finì per smontarsi da solo: testimonianze confuse, prove inconsistenti, nessuna certezza. Quando la giuria assolse alcuni imputati e dichiarò di non poter condannare gli altri, la città esplose. Migliaia di uomini armati, tra cui notabili, imprenditori e funzionari pubblici, presero d’assalto la Parish Jail. Undici innocenti vennero abbattuti e appesi come trofei. Nessun colpevole venne mai incriminato. La crisi internazionale La notizia attraversò l’Atlantico come un’onda d’urto. Il Regno d’Italia reagì con la massima durezza: l’ambasciatore fu richiamato, le relazioni diplomatiche interrotte e la stampa italiana gridò all’umiliazione nazionale. Roma mobilitò la propria opinione pubblica e, silenziosamente, anche parte della sua Marina. In quei giorni, una cannoniera della Regia Marina – in missione nel Mar dei Caraibi e ancorata a Cuba, allora importante piazza navale – ricevette l’ordine di spostarsi a ridosso della foce del Mississippi, davanti alla stessa New Orleans. Era un gesto calibrato: non una provocazione militare, ma la dimostrazione concreta che l’Italia aveva mezzi moderni, artiglieria efficiente e volontà politica. E gli Stati Uniti lo sapevano. Nel 1891 la Marina americana era ancora debole: poche navi moderne, molta flotta obsoleta e un apparato bellico inferiore a quello delle grandi potenze europee. La Regia Marina italiana, invece, era tra le più avanzate del mondo: incrociatori corazzati, torpediniere e artiglierie moderne, la punta dell’acciaio europeo. L’ipotesi di uno scontro – pur lontana – non era del tutto irreale. Le scuse e il denaro Sotto pressione, Washington scelse la via diplomatica. Il governo degli Stati Uniti presentò scuse ufficiali al Regno d’Italia e accettò di versare un indennizzo finanziario alle famiglie delle vittime. Fu un’ammissione implicita di responsabilità nazionale, ma non arrivò nessuna giustizia interna: nessun linciatore venne processato, nessuna autorità dimissionata. Quel massacro è ancora oggi un capitolo poco raccontato dell’America razzista di fine Ottocento: quando una folla fu più forte della legge, quando la stampa legittimò l’odio, e quando l’Italia dovette far parlare il linguaggio delle cannoniere per difendere i propri cittadini. https://t.me/gianlucaprocaccinireport #usa#italia#sicilia#crisi#Lynch#Cultura#italia#italiani -

Hashtags

#usa#italia#sicilia#crisi#lynch#cultura#italiani