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 16 подобни публикации

Търсене: #medieval

当前筛选 #medieval清除筛选
Classical Music

@exploreclassical · Post #226 · 08.03.2021 г., 11:22

Намери подобниПрегледай

各位，Happy International Women's Day!!!!!今天分享中世纪作曲家Hildegard von Bingen，是最早的女性作曲家甚至作曲家，生于1098年。她是修道院长，同时还是文学家，科学家，画家，社会活动家等等。据说她从小就有看到vision的“能力”，当然这可能是由于某种疾病，她也因此备受推崇）。她甚至发明了一种语言，另外她当时在各地布道，这在当时并不常见。在她的时代，上帝一般被认为是“男性的”，但是她认为上帝同时拥有男性和女性的品质。 她在音乐上的作品主要都是宗教题材的，但是她力求创新，加入装饰音和旋律细节等等，写有清唱剧Ordo Virtutum（美德典律），是最早的清唱剧。另外她非常重视歌词和旋律的搭配，比如今天分享的这首中O virtus Sapientie (O Wisdom’s energy)，歌曲的最高潮对应的歌词中含有altum ("high")，而最低音出现的乐句中含有terra("land")。 #womenComposers#medieval https://www.youtube.com/watch?v=zwGiAIZgcZc ref: 1. 一个介绍她生平的短视频：https://www.youtube.com/watch?v=9LdrCpR4g1k 2. O virtus Sapientie的介绍：http://www.hildegard-society.org/2014/07/o-virtus-sapientie-antiphon.html

Hashtags

#womencomposers#medieval
Tibicen

@world_music_geek · Post #40 · 30.09.2020 г., 11:42

Намери подобниПрегледай

Gabriel Et Marie Yacoub — Pierre De Grenoble (Barclay, 1973) #medieval#traditional#France В начале своей карьеры парижский музыкант Габриэль Якуб занимался кельтской, бретонской, валлийской, ирландский и шотландской музыкой, записал два альбома с известным бретноским арфистом Аланом Стивеллом. Летом 1973 года он решил посвятить себя традиционному французскому репертуару. Вместе с его тогдашней женой Мари Якуб они записали этот студийный альбом в 1973 году вместе с бретонским гитаристом Дэном Ар Бразом и ударником Хьюзом де Курсоном. В том же году году они собрали группу Malicorne и все их последующие альбомы выходили под этим названием. Хотя твочество Malicorne сильно уходит в сторону фолк-рока, поклонники и критики включают этот альбом в дискографию Malicorne. Spotify | AppleMusic

Hashtags

#medieval#traditional#france
Tibicen

@world_music_geek · Post #31 · 20.09.2020 г., 09:29

Намери подобниПрегледай

't Kliekske — Instrumentaal (CBS, 1978) #medieval#traditional#Belgium 't Kliekske — бельгийская группа, исполнявшая старинную традиционную фламандскую музыку. Они собрали бесчисленное количество народных песен, мелодий, танцев и инструментов. Один из участников коллектива, Герман Девит, занимался реконструкцией старинных инструментов. В 1995 году Герману было присвоена степень доктора за его исследования и исполнение народной музыки. Группа также являлась инициатором ежегодных курсов народной музыки сначала в Гальмаардене, а затем в Пайоттенланде. На этом альбоме собраны записи произведений из рукописи, обнаруженной Гисленом Потвлиге (Ghislain Potvlieghe) во фламандской деревне Виан. Telegram

Hashtags

#medieval#traditional#belgium
Tibicen

@world_music_geek · Post #48 · 03.10.2020 г., 09:00

Намери подобниПрегледай

Cardabèla — Cantos y danzas del Languedoc (Guimbarda, 1979) #medieval#traditional#Occitania#France Cardabela — французская группа из города Монпелье. Cantos y Danzas del Languedoc — их третий альбом с песнями их родного Лангедока, исторической области на юге Франции, части Окситании, родины средневековых трубадуров, население которой традиционно говорило на окситанском языке. Участники группы изучали музыку и пение трубадуров XII века. В результате их знания и происхождение сильно сказалось на звуке. Перед вами почти никому не известный выдающийся образец очень убедительного средневекового окситанского фолка. Telegram

Hashtags

#medieval#traditional#occitania#france
Tibicen

@world_music_geek · Post #141 · 31.12.2020 г., 15:54

Намери подобниПрегледай

Det Norske Jentekor & Tord Gustavsen — Stille Grender (2L, 2020) #medieval#baroque#traditional#chanting#jazz#Norway Хор норвержских девочек Det Norske Jentekor и пианист Тура Густавсена представляют разнообразные рождественские песни. Первым треком идет знаменитый украинский щедрик в обработке Николая Леонтовича, известный во всем мире, как Carol of the Bells. Также на альбоме представлено несколько сольных импровизаций Густавсена. Det Norske Jentekor был образован в 1947 году и считается одним из лучших женских хоров Норвегии. В него входят порядка 30 девушек в возрасте от 10 до 20 лет, а также группа бывших участниц, принимающих участие в записях альбомов. Торд Густавсен, написавший аранжировки для альбома, – норвежский джазовый пианист и композитор. Он много гастролирует по всему миру и в разное время был руководителем трио, ансамбля и квартета, носящих его имя. Spotify | AppleMusic

Hashtags

#medieval#baroque#traditional#chanting#jazz#norway
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →