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 84 подобни публикации

Търсене: #psychedelic

当前筛选 #psychedelic清除筛选
Pelican

@pelican_official · Post #2718 · 30.09.2024 г., 11:46

Быть в тренде этой осенью — быть с Pelican: 🔹 адаптивный дизайн 🔹 природная и цифровая палитра оттенков 🔹 принты: #psychedelic эстетика + ИИ Покупайте одежду и аксессуары в магазинах Pelican и на маркетплейсах: Wildberries Ozon Детский мир Lamoda Спортмастер

Hashtags

AWTH

@wall_amv · Post #9120 · 01.06.2024 г., 13:26

Anime : Cyberpunk: Edgerunners & Kimi no Na wa & Kakegurui & Kiznaiver & Monogatari Series & Chainsaw Man & Rebuild of Evangelion & Call of the Night & Darling in the FranXX & Bladerunner "2049" & Oshi no Ko Music : DEJA VU #Amv #Amv_Mix #Mix #Psychedelic #AnimWorld @Wall_Amv

Tibicen

@world_music_geek · Post #227 · 16.10.2021 г., 22:34

Где-то Там — Дикий Альбом (Self-released, 2021) #psychedelic#rock#Russia Где-то Там — московский семейный тандем двух Саш, сочетающий в своём творчестве психоделический фолк 60-х годов с чукотским шаманским бубном вместо перкуссии и русскую традиционную музыку. Общее впечатление от их дебютного альбома, полностью записанного на аналоговом оборудовании, напоминает работы Жозефа ван Виссема и Джима Джармуша с голландским фольклором, выполненные для фильма «Выживут Только Любовники». Помимо музыки, Саша и Саша заваривают чай из самых разнообразных трав со всех уголков России в своей загородной мастерской «Где-то там». Spotify | AppleMusic

AWTH

@wall_amv · Post #9331 · 20.11.2024 г., 20:20

Anime: 07-ghost, 5 Centimeters per Second, Akagami no Shirayukihime, Citrus, Darling in the Franxx, Death Parade, Bakemonogatari, Nekomonogatari (White), Koyomimonogatairi, Kizumonogatari, Free! Iwatobi Swim Club & Eternal Summer, Nagi No Asukara, Fate/stay Night: Unlimited Blade Works, Kobato, Mahou Tsukai No Yome, Shigatsu mo Kimi mo Uso, Hotarubi mo Mori e, Macross Frontier - Itsuwari No Utahime, Kyoukai no Kanata, Genius Party Beyond, The Garden of Words, Naruto, Koi wa Ameagari no You ni, Kimi no Na wa, Yuri on Ice, Ookami no Kudomo Ame to Yuki, Ef: A Tale of Memories, Hal: The Movie, Sakurako-san no Ashimoto ni wa Shitai ga Umatteiru, Casshern Sins, Me!Me!Me!, Mawaru Penguindrum, Koe no Katachi, Nerawareta Gakuen, Hyouka, Tokyo Ghoul, Devils Line, Sankarea, Valkyrie Drive: Mermaid, Uchiage Hanabi, The Place Promised in Our Early Days Music: SOPHIE - Infatuation, Helios - First Dream Called Ocean Awards: Лучшая романтика на AKROSS Con 2018 #Amv #Amv_Mix #Mix #Romance #Psychedelic #AnimWorld @Wall_Amv

AWTH

@wall_amv · Post #9285 · 28.09.2024 г., 18:54

Anime: Kizumonogatari, Yofukashi no Uta. Cyberpunk Edgerunners, Tokyo Ghoul, Chainsaw man, Arakawa Under the Bridge . Music: Grant & Ellis - Dead Man Walking Awards: 4-ое место в конкурсе Арам 2023 #Amv #Amv_Mix #Mix #Psychedelic #MEP #AnimWorld @Wall_AMV

Tibicen

@world_music_geek · Post #63 · 13.10.2020 г., 06:00

Spires That In The Sunset Rise — Beasts In The Garden (Self-released, 2015) #avantfolk#psychedelic#United_States Седьмой альбом фри-фолк группы с американского среднего запада Spires That In The Sunset Rise. Опираясь на экспериментальную музыку и традиционную музыку разынх культур, они создали запоминающееся индивидуальное звучание. Beasts In The Garden был записан после долгих упражнений в импровизации с джазовыми музыкантами Чикаго, Милуоки и Мэдисона. Перед вами гипнотизирующий звуковой коллаж, выполненный из звуков голоса, флейты и саксфона. При оформлении обложки был использован французский гобелен конца 15 или начала 16 века, иллюстрирующий миф о Нарциссе. Spotify | AppleMusic | Bandcamp

123•••67
ПредишнаСтр. 1 от 7Следваща