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 15 подобни публикации

Търсене: #make

当前筛选 #make清除筛选
sudo recast

@sudo_recast · Post #362 · 03.08.2022 г., 07:13

A := something_for_a B = something_for_b # C = $A $B A += others_for_a B += others_for_b 關於 #make。我希望給 C 賦值的時候 A 立即展開、B 推遲展開,期望值是 something_for_a something_for_b others_for_b。這個句子該怎麼寫?我想了兩種: t := $A C = $t $B 或者 $(eval C = $A) C += $B 我暫用第二種。有更好看的寫法嗎……

Hashtags

Lsposed Modules Updates Tracker

@lsposed_Modules_Updates_Trackers · Post #6416 · 01.04.2026 г., 12:00

#Make#Kazuto_Iris 模块:io.kazutoiris.mrga 简介:Make RoamingX Great Again 版本:14-1.4 更新时间:2026/04/01 18:56:59 更新日志: [chore] downgrade Xposed Api to 82 Full Changelog: https://github.com/Xposed-Modules-Repo/io.kazutoiris.mrga/commits/14-1.4 @lsposed_Modules_Updates_Trackers | @lsposed_Geeks_Bot

无损音乐分享频道

@d_wusun · Post #5740 · 05.03.2026 г., 09:13

名称:杨千嬅 - 2003年专辑 - Make Up - Flac 描述:今次这张《Make Up》沿用了负责上一张碟的人山人海班底,继续大放异彩。打头阵的〈龙争虎斗〉由at17的卢凯彤作曲,自然是at17式的轻松节奏,而杨千嬅也唱出神髓。紧接的〈飞女正传〉是老拍档蔡德才的大路情歌,旋律和林夕的词同样浪漫凄美,是碟中最没有惊喜但效果却不俗的作品。 〈歌舞升平〉是梁基爵拿手的Jazz,可惜超越不了Twins的同类型作品〈千金〉。 Eric Kwok在〈民间传奇〉继续以简单旋律来表演编曲功力,但是平平无奇。 〈稀客〉是雷颁德式情歌,虽不及〈可惜我是水瓶座〉好,但相信依然不难成为大热K歌。 1. 龙争虎斗 2. 飞女正传 3. 歌舞升平 4. 民间传奇 5. 稀客 6. 啼笑因缘 7. 蓝与黑 8. 娃娃夫人 9. 忌廉沟鲜奶 10. 魂断威尼斯 11. 咬唇 12. 满场飞 链接:https://pan.quark.cn/s/4c604fef2a9e 📁 大小:315MB 🏷 标签:#杨千嬅#Make Up #音乐#无损音乐#猪儿虫

Journey to Fluency

@fluencyinenglish · Post #7016 · 02.04.2019 г., 16:15

#collocations #make #break @fluencyinenglish @ieltsstrategies هم‌آیی فعل Make 🔘 یادگیری واژه‌های زبان انگلیسی با استفاده از روش واژه‌های همنشین 1⃣ Make a decision 1⃣ تصمیم گرفتن 2⃣ Make a prediction 2⃣ پیش‌بینی کردن 3⃣ Make a speech 3⃣ سخنرانی کردن 4⃣ Make fun of 4⃣ تمسخر کردن 5⃣ Make progress 5⃣ پیشرفت کردن 6⃣ Make friends 6⃣ دوست شدن 7⃣ Make a noise 7⃣ سر و صدا کردن 8⃣ Make trouble 8⃣ دردسر درست کردن @fluencyinenglish @ieltsstrategies هم‌آیی فعل Break ✅ یادگیری واژه‌های زبان انگلیسی با استفاده از روش واژه‌های همنشین 1⃣ Break a habit 1⃣ ترک عادت 2⃣ Break a promise 2⃣ شکستن عهد و پیمان 3⃣ Break the silence 3⃣ شکستن سکوت 4⃣ Break sombody's heart 4⃣ شکستن دل کسی 5⃣ Break the ice 5⃣ ایجاد صمیمیت کردن 6⃣ Break a record 6⃣ رکورد زدن 7⃣ Break the law 7⃣ قانون شكنى كردن @fluencyinenglish @ieltsstrategies

📝Как настроить автоматический дайджест новостей для Telegram с помощью Make и ChatGPT Make — это мощный сервис для автоматизации задач. Он позволяет интегрировать и связывать между собой разные приложения, чтобы создавать цепочки автоматических действий. В этом видео мы показываем, как с помощью Make создать сбор новостей из RSS-канала и настроить их регулярную публикацию в Telegram-канале. Просто настройте сценарий, и свежие новости будут появляться в вашем канале автоматически. ➡️ Мы использовали бесплатный тариф Make, который отлично подходит для начальных задач автоматизации. Бесплатный план включает 1,000 операций в месяц, поддержку более 2000 приложений и возможность создавать сценарии с помощью визуального конструктора — просто перетаскивайте нужные блоки и соединяйте их. Это отличное решение для простых автоматизаций, если ваши объемы не превышают лимит операций. ➕Наша цепочка состоит из следующих модулей: • RSS — модуль, который получает новые статьи из указанного RSS-канала. • Text Aggregator — объединяет текст из нескольких публикаций в один блок для дайджеста. • Text Parser — преобразует HTML-код в чистый текст, убирая лишние теги. • ChatGPT — создает краткую сводку новостей на русском языке. • Telegram Bot — автоматически отправляет итоговый дайджест в указанный Telegram-канал. Промпт, использованный для ChatGPT: Создай дайджест коротких новостей с HTML-разметкой для публикации в Telegram на основе следующего текста. Текст должен быть на русском языке. 1. Сделай каждую новость краткой, с выделением только самой важной информации. 2. Не добавляй никакие кодовые блоки или дополнительные символы (такие как ```html```). 3. Заголовок каждой новости выдели жирным шрифтом с помощью тега `<b>`. 4. В тексте оставляй только ключевые факты и цифры, избегай излишней детализации. 5. В конце каждой новости добавь ссылку на источник в формате `<a href="URL">Источник</a>`, но не дублируй текст "Источник". 6. Между новостями добавь только разделитель `---` без лишних пустых строк до и после. 7. Перед первой новостью и после последней новости не добавляй разделитель и пустые строки. ➡️Почему использовали HTML-разметку вместо Markdown: Мы выбрали HTML-разметку, так как автоматическое выделение с помощью Markdown в Make не работало корректно. Поэтому пришлось использовать HTML как обходное решение. Однако, если у вас не возникает подобных проблем, лучше использовать Markdown, так как он проще и более совместим с Telegram. Чтобы переключиться на Markdown, просто адаптируйте промпт под нужный формат. А хотели бы вы получать на нашем канале подобную подборку новостей из мира ИИ еженедельно? Проголосуйте в опросе ниже!⬇️ #ИИ#GPT#AI#нейросети#Make ——— #Кейсы ✍️Подписывайтесь: @aiforproduct

互联E栈

@bcd8888 · Post #1467 · 28.07.2025 г., 10:14

#二次元#头像#开源 #Make Girls Moe 基于 AI 的二次元角色生成工具,只需简单地选择不同的属性选项,如发型、眼睛、服饰等,即可根据这些输入生成独特的人物头像,支持调整颜色、服饰配件等细节,完全免费,支持无水印下载,无需注册。 🔘网址: 点击打开 🔊频道 |💬群组 |🎁福利 |📍导航

探索号

@seeker_rc · Post #19911 · 07.05.2026 г., 16:55

Fix: Unable to make changes as organizer of Family Sharing Learn what to do if you are unable to make important changes to Screen Time, subscriptions, and other settings for family members. via iDB - Mac 标签: #make#changes#Fix ⚡️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。

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща