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 2 подобни публикации

Търсене: #pendulum

当前筛选 #pendulum清除筛选

Pendulum — Inertia LP Данный пост — длинный и пропитан нытьем рефлексией. А что случилось? Иногда они возвращаются. Pendulum выпустили свой 4-й альбом — спустя долгие 15 лет. Забавно, но весь свой подростковый возраст, как и часть того периода, что привычно идет за ним, я прожил в ожидании этого самого альбома. Кажется, что в сей отрезок жизни уместилось неприлично многое — отдельная вселенная. Живая, странная и неоднородная. В ней многое менялось, рождалось и умирало, но слегка метафизическое отношение к музыке и крайне гиковый подход к ее восприятию живут в этом пространстве и сейчас. А зародились и стали они таковыми во многом благодаря этим австралийским парням. Так что же, стоило ли больше десяти лет прибывать в довольно абьюзивных отношениях, каждые три года получая тонны троллинга от Роба «я вас всех ненавижу» Свайра? Кажется, да. Сабж Альбом — хороший. Диванные меломаны, конечно же, вопрошают: «где, бля, драм...»? — вторя легендарному мему. Но настоящие гигашлепы-пендуловеды знают, что Pendulum не пишут классический драм-н-бейс со времен первого альбома. А в далеком 2010 году прямо заявили, что (никакого альбома не будет, я Роб, я так хочу) следующий их лонгплей будет злым, гитарным и тяжелым. За 15 лет, видимо, все об этом забыли. А ребята нет — так и сделали, в который раз сломав матрицу драм-н-бейс-нормисам. Inertia звучит очень по-живому и по-рокерски. Роб явно решил вспомнить, что в молодости был металлистом, играя забористую дичь в Xygen. Дошло до того, что пост-продакшеном пластинки занимался Дэн Ланкастер — звукоинженер Blink-182 и Bring Me The Horizon, например. И это слышно: некоторые треки звучат именно как рок-штуки, являясь при этом совсем не ими. Хорошо это или плохо — вопрос вкуса. Непривычно ли? Да. Мешает ли прослушке? Мне — нет. Большинство композиций мрачные и очень личные. Депрессивные. Но последнего не заметить, если не вдаваться в подробности жизни и личности вот этого персонажа. Он явно не просто так долгое время не возвращался к проекту и успел многое пережить за прошедшие 15 лет. Зато теперь вывалил. При этом слушается альбом довольно бодро, местами даже весело. Вам точно понравится, если вы любите рок-музыку потяжелее и эксперименты. Вкрапления драм-н-бейса общей картине хуже не делают. Чекаво Немного поделюсь впечатлениями от любимых треков. Driver — трек-открывашка. Особо пытливые заметят в нем пасхалку на предыдущий альбом — Immersion. Она намекает, что да не утонул он в конце Encoder. И сама работа — оммаж на Salt in the Wounds — один из гимнов тех лет. Звучит аки типичный Pendulum с поправкой на время. Приятно было получить что-то подобное. Cannibal — безбашенный панко-металлический боевик в брейккор-обертке с классическим синтезатором и отличным вокалом от Роба и британцев из WARGASM. Качает. Louder Than Words — не понимаю, как оно здесь оказалось, но это хорошо. Красивая и мелодичная совместка с Hybrid Minds. Вокал идеально вписывается в меланхоличный звуковой поток. Вторая часть — отдельный кайф. Guiding Lights — это как, это что? Пожалуй, фаворит альбома. Внезапный и очень тяжелый рок в соавторстве с AWOLNATION. Эта мелодия еще долго не уйдет из головы. Вы все поймете. Просто включите. Жесть. Silent Spinner — необычная, но очень приятная штука в духе Depeche Mode. Звуковой ландшафт трека — это что-то. Вокал и атмосфера отсылают к любимому In Silico. Понравится даже вашему бате. Cartagena — второй (или первый?) фаворит альбома. Возможно, лучшее, что делали Pendulum. Я серьезно. Мелодия, вокал, текст, подача — здесь все то, что я люблю. Эдакая светлая меланхолия, дающая надежду на что-то хорошее, пока ты находишься в беспробудной тьме. Собственно, трек-то именно об этом. Вот. Альбом понравился, винил заказал. Слушайте. Осталось концерта дождаться в наших краях. #музыка#pendulum

djangoproject

@djangoproject · Post #538 · 28.12.2017 г., 10:33

https://pendulum.eustace.io/docs/ Python datetimes made easy. Supports Python 2.7+, 3.4+ and PyPy. Native #datetime instances are enough for basic cases but when you face more complex use-cases they often show limitations and are not so intuitive to work with. #Pendulum provides a cleaner and more easy to use API while still relying on the standard library. So it's still datetime but better.