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 3 подобни публикации

Търсене: #openbanking

当前筛选 #openbanking清除筛选

🔹ФИНТЕХ РЕВОЛЮЦИЯ: КАК ЦИФРА ПЕРЕОПРЕДЕЛЯЕТ БАЗОВЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ.🔹 Здравствуйте дорогие читатели! В этом выпуске #oeconomicus_технологии мы затронем тему цифровых сервисов и финансов. Трансформация, которую мы наблюдаем в финансовом секторе— это не просто смена инструментов. Это фундаментальный пересмотр того, как создается, распределяется и потребляется стоимость. Ключевые тренды и их экономическая подоплека: 𝟭. ДЕМОКРАТИЗАЦИЯ ДОСТУПА • Феномен: Рост финтех-приложений (инвестиционных, кредитных, бухгалтерских). • Экономика: Снижение транзакционных издержек и асимметрии информации. МСБ(малый и средний бизнес) и частные лица получают доступ к сервисам, ранее бывшим прерогативой крупных игроков. • Пример: P2P-кредитование и краудфандинг создают альтернативные каналы финансирования, меняя роль традиционных финансовых посредников. 𝟮. ЦИФРОВЫЕ АКТИВЫ И НОВЫЕ ИНСТИТУТЫ • Феномен: CBDC (цифровые валюты ЦБ) и стейблкоины. • Экономика: Попытка совместить эффективность и безопасность блокчейна с регулированием. CBDC(central bank digital currency)— это не просто "цифровой рубль", это потенциально новый инструмент монетарной политики (программируемые деньги, точечные трансферты). • Пример: Пилотные проекты CBDC в разных странах изучают возможность автоматического списания налогов или целевых социальных выплат. 𝟯. DATA-DRIVEN ФИНАНСЫ • Феномен: Открытые API (Application programming interface) и скоринг на основе альтернативных данных. • Экономика: Данные становятся ключевым активом. Это создает новые рынки (например, скоринг для лиц без кредитной истории), но и новые вызовы в области конкуренции и защиты персональных данных. • Пример: Агрегаторы финансовых услуг (например, "Дзен-мани") позволяют в одном интерфейсе управлять счетами из разных банков, повышая конкуренцию и стимулируя банки к улучшению продуктов. Что это меняет на макроуровне? • Конкуренция: Банки конкурируют уже не только друг с другом, но и с IT-гигантами и финтех-стартапами. • Регулирование: Регуляторы по всему миру в режиме реального времени пытаются найти баланс между стимулированием инноваций и защитой финансовой стабильности и прав потребителей. Вывод: Финансы окончательно превращаются из отрасли в технологию. Успех будет определяться не размером активов, а скоростью адаптации, качеством пользовательского опыта и способностью работать с данными. ————————————————— #финтех#цифровизация#экономика#CBDC#OpenBanking#данные Материалы подготовили: Текст: Катанаева Анастасия Дизайн: Таничева Екатерина

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64757 · 09.04.2026 г., 19:27

🚀 New Zealand's Stacked Launches Self-Custodial Bitcoin and Lightning Wallet Stacked, a New Zealand-based company previously known as Lightning Pay, has introduced a new self-custodial Bitcoin and Lightning wallet. According to NS3.AI, the app allows users to manually or automatically purchase Bitcoin and facilitates bill or rent payments. Stacked ensures recipients receive fiat currency through open banking systems. #NewZealand#Bitcoin#LightningWallet#SelfCustodial#Crypto#Blockchain#Fintech#NS3AI#OpenBanking#FiatCurrency#BTC

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4150 · 14.02.2025 г., 13:00

Recent Funding Rounds Highlight Key Startups Several startups secured impressive funding rounds in early February 2025: - Lanch: $26.94M for influencer-driven food tech - Positron: $23.50M for AI acceleration hardware - Lucidity: $21M for cloud solutions - OneID: $19.96M focusing on Open Banking identity verification - TDV Capital Partners: $19M for software business growth - Finmo: $18.50M in fintech payment processing - Tradewind: $15M in trade finance solutions - Newronika: $14.16M for neurotechnology - Super Rui Technology: $13.69M for tech innovations - Exero Medical: $10M for medical monitoring solutions. Links: - Lanch - Positron - Lucidity - OneID - TDV Capital Partners - Finmo - Tradewind - Newronika - Super Rui Technology - Exero Medical #FoodTech#AI#Fintech#VC#OpenBanking#TradeFinance#CloudComputing#Neurotechnology#Medical#InfluencerMarketing