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 12 подобни публикации

Търсене: #m2

当前筛选 #m2清除筛选
SIGNAL

@finsignal · Post #3617 · 17.10.2024 г., 08:21

🪙#Bitcoin follows #M2 with a delay of 8 weeks #M2 Global Money Supply is an indicator of the country's money supply, which evaluates all the cash available to each person on hand or on short—term bank deposits.

Hashtags

M2

@m2econ · Post #6731 · 25.09.2025 г., 12:56

Про прогнозы (и М2!!! гарантирую) поговорим с мощными коллегами вечером 8 октября. Если интересно - приходите! #M2#Forecasts

探索号

@seeker_rc · Post #20250 · 11.05.2026 г., 10:55

💡 产品安利社 强烈安利下 minimax m2.7的这个年付套餐,我们内部的业务agent(做数据分析,客服问答和情报收集),之前用token计价的形式,Mimo/Minimax差不多每天调用模型的成本在500rmb本左右,后一口气开了8个这个年付coding plan,轮换调用,从此再也不用各种充值了… via 产品安利社 标签: #minimax#m2#agent ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #4269 · 18.03.2026 г., 07:47

MiniMax 发布新一代 Agent 大模型 M2.7,首次展示模型自我进化路径 稀宇科技今日发布新一代 Agent 旗舰大模型 M2.7,并首次展示“模型自我进化”路径。M2.7 通过 Agent Harness 体系实现模型深度参与自身训练与优化。该公司称,M2.7 在部分研发场景中可承担约 30%—50% 的工作量,内部评测集效果提升约 30%。在 SWE-Pro 基准测试中,M2.7 以 56.22% 的正确率追平 GPT-5.3-Codex;在 VIBE-Pro 上,M2.7 得分 55.6%,几乎与 Opus 4.6 持平。M2.7 在 GDPval-AA 评测中 ELO 得分达到 1495,为开源最高。在 MM-Claw 评测中,M2.7 接近 Sonnet 4.6 水平,正确率达 62.7%。该公司还开源了 Agent 交互系统 OpenRoom,并已将 M2.7 在 MiniMax Agent 与开放平台上全量上线。IT之家 🏷#大模型#Agent#M2#自我进化 📢频道👥群组📝投稿

Полевой

@dmitrypolevoy · Post #1317 · 23.08.2025 г., 11:24

Как стоит думать про денежные агрегаты в 2025 (по моему мнению). Сразу вывод: текущие темпы роста денежной массы выглядят низкими. В январе-июле 2025 М2Х выросла на 0,9%, М2 на 2,4%. Ожидаемые ЦБ до конца года 6-9% по М2 реалистичны. — Вы видели, что в данных ЦБ вроде бы довольно неплохой рост рублёвой денежной массы М2 (на 7,2%) и денежной массы с учётом валюты М2Х (на 5%) с начала января по начало августа. Но есть нюанс - это рост с учётом "сезонной коррекции", SA. Без неё рост гораздо ниже - у М2Х = 0,9%, у М2 = 2,4%. Что такое SA? Вы берёте "прошлые годы" и смотрите, на сколько должны были бы расти М2 и М2Х с учётом "стандартных для этого времени года трендов". Например, в 1 квартале ВВП почти всегда снижается по сравнению с 4 кварталом предыдущего года - из-за праздников (меньше производим) и расходов перед новым годом (покупаем подарки). Но это "несправедливое" мнение про первый квартал - раз он всегда ниже, надо смотреть относительно стандартной динамики первого квартала и сравнивать с ней. В каких-то ситуациях (например, с подсчётом ВВП) без SA не обойтись - иначе мы получим искажённые результаты про темпы роста. При этом сумма квартальных данных в рублях для обычного ВВП и со снятой сезонностью почти одинакова. А в каких-то SA может оказаться не самой удобной концепцией. И мне кажется, с М2 как раз такая проблема. Посмотрите на файл ЦБ: обычные (не SA) данные на 1 января 2025 показывают М2Х примерно 131 трлн руб., М2Х SA 127 трлн руб.! То есть расхождение на "отчётную дату" (а начало года выглядит такой) может достигать нескольких триллионов. Второй момент - если смотреть с начала года, то по моим подсчётам обычно рост М2Х (и М2) за август-декабрь года заметно превосходил рост за январь-июль. Среднее для М2Х с 2014 по 2025 за первые семь месяцев равно 2,5%, а за последние пять - целых 9,3% (для М2 соответственно 3,0% и 9,5%). Поэтому небольшие темпы роста в 2025 не должны излишне пугать - возможно, за остаток года рост будет побольше. Но надо понимать, что часть роста М2 и М2Х в конце года - дефициты бюджета. Они закрывались в декабрях (это отлично видно именно по данным последнего месяца в 2022-24, рост М2 был порядка 2-3 трлн руб.). В 2025 мы не ждём такого роста М2 под конец года, потому что федбюджет авансирует расходы, и дефицит уже выглядит близким к итоговому по году. И вдобавок мы живём с высокой ставкой, которая затрудняет рост кредитования. А значит... SA данные могут информировать нас неточно. Реальный рост "количества денег" совсем не быстрый, это заметно отражается на спросе и замедлении экономики, а также торможении инфляции. Не понимаю, почему коллеги ожидают бурного роста. #M2#M2X#Inflation#CB#Russia

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4211 · 21.02.2025 г., 19:00

Bybit Faces $1.4B Hack; CEO Assures Solvency Bybit CEO confirms all client assets are 1:1 backed after a significant $1.4 billion hack. The exchange is taking loans to manage withdrawals amidst increased traffic. Hackers executed the breach through a transaction signing manipulation, transferring $1.5 billion in wrapped ETH. All other wallets remain secured, and funds within are safe for normal operations. The situation has raised concerns similar to those seen before the FTX collapse. More details In other news, U.S. Senate Banking Committee is set to discuss bipartisan crypto legislative frameworks on February 26. Source #Bybit#Crypto#Bitcoin#ETH#Blockchain#Hack#DeFi#VPN#Web3#Finance#Regulation#Senate#Legislation#M2#BankRun#Assets#Investments#Security#Technology

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65322 · 12.04.2026 г., 23:03

🚀 AI TRENDS | MiniMax M2.7 Open Source Launches Globally with Key Partnerships On April 13, Jin10 reported that MiniMax, a domestic AI model company, announced the global open-source release of MiniMax M2.7 on April 12. According to Jin10, the launch involved collaborations with major chip manufacturers and inference platforms, including Huawei Ascend, Moore Threads, Muxi, Kunlunxin, NVIDIA, Together AI, Fireworks, and Ollama. On the first day of the open-source release, the model integration and inference adaptation were successfully completed. #AI#MiniMax#M2.7 #OpenSource#GlobalLaunch#Partnerships#HuaweiAscend#MooreThreads#Muxi#Kunlunxin#NVIDIA#TogetherAI#Fireworks#Ollama#InferencePlatforms#ChipManufacturers