@Nomad01290 · Post #4026 · 18.11.2021 г., 11:27
https://snikket.org/ #xmpp#selfhosted#messaging
Hashtags
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: #messaging
@Nomad01290 · Post #4026 · 18.11.2021 г., 11:27
https://snikket.org/ #xmpp#selfhosted#messaging
Hashtags
@libreware · Post #1548 · 15.02.2026 г., 11:52
Stop Trusting #Messaging Apps! Build Your Own Global #Meshtastic#MQTT Network - Explained Simply Most messaging apps promise privacy, but very few let you control the infrastructure behind your conversations. https://rumble.com/v75rxrg #im#mesh#p2p
@venturevillagewall · Post #3356 · 18.12.2024 г., 12:07
Surge Raises $500K Funding Surge has successfully raised $500K in funding as of December 4, 2024. The platform specializes in providing embedded text messaging services, allowing businesses to simplify their communication and focus on their core operations. Learn more at: Surge #Funding#Messaging#Surge#Texting#Tech#Business#Communication#Embedded#Startup#Investment
@libreware · Post #968 · 05.07.2021 г., 01:41
SplinterNet Android app designed to create an unblockable Twitter like network that uses no cellular or Internet communications. All messages are transmitted over Bluetooth between users, creating a true peer-to-peer messaging system. All messages are anonymous to prevent retaliation by government authorities. SplinterNet is a true peer-to-peer network in that it requires physical proximity to other people to transmit messages. In the current version this happens over a close range Bluetooth connection. To illustrate how SplinterNet works, here is an example scenario: You take a picture of a protest happening near your home. Fearing a spread of the protest the government shuts down cellular and Internet access to most citizens. You write a short message about the protest in SplinterNet and attach the picture. When you next meet with your friends, you sync SplinterNet with them. They now have your photo and will spread it to their friends. You also now have all their messages, which includes photos taken of protests happening in other parts of the country. Any person who can reach a working Internet connection can post all of these photos to any sharing service or send directly to journalists to publicize. If you fear capture, you can press a single button and all the messages in your copy of SplinterNet are deleted. Features Create a post with text and an optional single image. Mark posts as important to increase their spread within the network. These posts will be sent first during syncing and will be highlighted for the people you sync with. Delete posts to stop their spread. The contents of the network reflect what users of the network think is important and appropriate. You don't have to spread anything you don't want to. Project Status This is an experimental project still in development. All of the features listed here should work, they just haven't been tested in large networks. Please let us know how it works! https://raw.githubusercontent.com/megamattron/SplinterNet/master/other/splinterNet-infosheet.png https://github.com/megamattron/SplinterNet 📡@nogoolag📡@libreware #SplinterNet#im#messaging#p2p#bt#bluetooth
@libreware · Post #954 · 13.06.2021 г., 03:55
Berty is a secure peer-to-peer messaging app that works with or without internet access, cellular data or trust in the network –https://github.com/berty/berty Berty · Berty Technologies –https://berty.tech/ #berty#messaging#im#p2p#Privacy#ResilientNetwork
@gemscrypto100x · Post #2094 · 15.05.2026 г., 18:24
🚀 Welcome to the Future of Communication & Payments with Liberdus 🔐 A decentralized messaging + payment platform built for privacy, speed, and freedom. ✨ Features: • End-to-end encrypted messaging • Instant crypto payments • Decentralized network • Ultra low transaction fees • Built on powerful Shardus technology • Community-driven ecosystem ➡️ No central control. No censorship. Just secure communication and financial freedom. ⚡️ Liberdus is combining blockchain technology with real-world messaging utility to create the next generation of Web3 communication. 🔵Telegram: https://t.me/liberdusofficial 🔴 Website: http://liberdus.com 🐦 X: https://x.com/liberdus #Liberdus#Web3#Crypto#Blockchain#DeFi#Messaging#Decentralized#Shardus#Privacy#CryptoPayments
@githubtrending · Post #14648 · 30.04.2025 г., 12:30
#java#ai#apache_kafka#aws#azure#cloud#cloud_first#cloud_native#ebs#gcp#kafka#llm#messaging#minio#s3#serverless#spot#streaming AutoMQ provides a cloud-native alternative to Apache Kafka that runs on S3 storage, cutting costs by up to 90% while enabling instant scaling and eliminating cross-zone traffic fees. It offers high reliability, serverless operation, and full Kafka compatibility, making it easier and cheaper to manage large-scale data streaming without sacrificing performance or features. https://github.com/AutoMQ/automq
@githubtrending · Post #14691 · 10.05.2025 г., 00:00
#csharp#architecture#aspnetcore#clean_architecture#cqrs#ddd#dotnet#dotnetcore#event_driven_architecture#event_sourcing#kubernetes#masstransit#messaging#microservice#microservices#oauth2#opentelemetry#software_architecture#software_design#software_engineering#vertical_slice_architecture Migrating from a monolithic architecture to a cloud-native microservices architecture offers several benefits. It improves scalability, allowing different parts of the application to grow independently. This approach also enhances reliability by isolating faults, so if one service fails, others continue to work. Additionally, microservices enable faster deployment and updates, as each service can be developed and deployed separately. This flexibility allows teams to use the best technology for each service, making development more efficient and agile[2][3][5]. https://github.com/meysamhadeli/monolith-to-cloud-architecture