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 6 подобни публикации

Търсене: #tradingstrategy

当前筛选 #tradingstrategy清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65210 · 12.04.2026 г., 02:09

🚀 Analyst Discusses Stop-Loss Adjustment Strategy An analyst, @ai_9684xtpa, posted on X about the rationale behind adjusting a stop-loss point to $73,500. The adjustment was made to prevent precise liquidation, and the analyst noted that the price nearly reached this adjusted level. #StopLoss#TradingStrategy#MarketAnalysis#RiskManagement#PriceAdjustment#Investing

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64661 · 09.04.2026 г., 13:04

🚀 Bitcoin's Current Volatility May Present a Generational Buying Opportunity Cryptocurrency analyst Ali Martinez recently shared an analysis on the X platform, suggesting that instead of debating whether Bitcoin has hit its bottom, attention should be focused on whether the current volatility presents a 'generational buying opportunity.' According to Odaily, Martinez identifies key 'value zones' for the current cycle based on long-term trend lines, on-chain liquidity, and cost distribution indicators. The UTXO Realized Price Distribution (URPD) indicates a significant concentration of holdings between $63,111 and $70,685, forming the primary support band. If Bitcoin falls below $63,111, the market may enter a liquidity vacuum. From a long-term perspective, Bitcoin is nearing a critical ascending trend line from the past decade, approximately between $56,000 and $60,000. Historically, this position has often marked the accumulation phase before significant price increases. In more extreme scenarios, the CVDD indicator suggests a structural bottom around $47,960, while the MVRV 0.8 range at approximately $43,647 indicates a market in an 'extreme pain' phase, typically associated with exhaustion of selling pressure. In the event of a black swan event, prices could briefly dip to an extreme range of around $36,657. Based on these zones, Martinez employs a dollar-cost averaging (DCA) strategy, gradually increasing positions across different support bands to reduce overall holding costs. He believes the market is currently in a phase of low sentiment, but potential opportunities are gradually emerging. #Bitcoin#Cryptocurrency#CryptoTrading#MarketAnalysis#Volatility#InvestmentOpportunity#DCA#OnChainAnalysis#CryptoMarket#TradingStrategy#BTC

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3926 · 20.01.2025 г., 04:00

Melania Meme Token Debuts on Major Exchanges Centralized exchanges like MEXC, BingX, Gate, and Bitget list Melania Meme (MELANIA) token. The token's economic model: 35% team share (30-day lock), 20% treasury, 20% community, 15% public offering, 10% liquidity. Major transaction: an address bought 3.8M MELANIA for 800k USDC, now with a profit of $38.6M. Read more: Wu Blockchain News #Crypto#MemeToken#MELANIA#TrumpProject#Dogecoin#Bitcoin#Profit#Exchanges#Trading#Finance#USDC#MarketAnalysis#Tokenomics#Investment#TradingStrategy#Speculation#ProfitableAddresses#MarketTrends#Blockchain#Web3#VC

SS7 TRADER

@ss7trader · Post #29955 · 26.02.2026 г., 22:28

Binary trading isn't gambling if you have the right tools. 📈 Watch how Pro Thunder V12 identifies the signal on MT5 before I even open the broker. No repainting, no delay, just pure accuracy. #binaryoptions#pocketoption#quotex#tradingstrategy#mt5#forexsignals#otctrading#daytrading#prothunderv12#fintok#wealthbuilding#tradingtips#makemoneyonline#investing2026

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4198 · 20.02.2025 г., 10:00

Traders Face Major Losses with LIBRA Coin Nansen research reveals that 86% of LIBRA coin traders lost money, totaling $251 million in investor losses. Meanwhile, insiders profited over $100 million from the token issuance. For more details, visit CoinDesk. #LIBRA#Argentina#Crypto#Investors#Losses#Trading#Nansen#Market#Finance#Tokens#Wealth#Volatility#DeFi#Research#Blockchain#Memecoin#VC#Funds#Loss#Insiders#TradingStrategy

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3760 · 31.12.2024 г., 13:00

XRP Market Insights and Predictions 📉 Current XRP Price: $2.16 with a $123B market cap. Trading volume: $2.21B. 📊Consolidation Phase: Support at $2.1, resistance at $2.5. RSI: 49.81 | Stochastic: 26.35 | CCI: -95.21. Mixed signals overall, MACD suggests bearish sentiment. 🔄Short-term Downtrend: Testing support at $2.115; resistance at $2.22 - $2.25. EMAs indicate sell signals for 10- and 20-periods. 📈Bullish/ Bearish Scenarios: Break above $2.25 targets $2.5; break below $2.1 targets $1.9. Traders should implement tight stop-losses. Full analysis details can be read here. #XRP#Crypto#MarketAnalysis#TradingStrategy#Investing#TechnicalAnalysis#PricePrediction#Bullish#Bearish#Support#Resistance#EMAs#MACD#RSI#Stochastic#CCI#Volume#Traders#Bulls#Bears#Consolidation