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 9 подобни публикации

Търсене: #warehouse

当前筛选 #warehouse清除筛选

Увеличение рынка складской недвижимости Узбекистана в 50 раз!😱 Мы уже говорили в своих статьях о необходимости такого роста🏘️ Но как и всегда, надо говорить в первую очередь о классе и качестве таких складов🏛️ #AXELOT#UZBEKISTAN#WAREHOUSE

Центральная Азия. Дефицит площадей, срок окупаемости, тарифы 🇺🇿🇰🇬🇰🇿 Текущий дефицит логистической недвижимости в Центральной Азии оценивается примерно в 20 млн квадратных метров. Такие данные озвучил управляющий партнер IBC Global Станислав Ахмедзянов, передает Logirus. ⚡️Сравнение окупаемости и доходности складских площадей показательна Центральная Азия ✔️Срок окупаемости - 5-6 лет; ✔️Доходность - 17-20% Евросоюз: ✔️Срок окупаемости - 10-13 лет; ✔️Доходность - 6,5-10% А ставки тоже удивляют😱 Так, 🇰🇬Кыргызстане тарифы на 37% выше, чем в 🇷🇺России. В 🇺🇿Узбекистане и 🇰🇿Казахстане аренда склада обойдется дороже, чем в 🇦🇪ОАЭ, где она составляет около $135 за квадратный метр в год. #LOGISTICS#CENTRALASIA#WAREHOUSE

Аренда складов в Центральной Азии оказалась дороже, чем в Москве👀 🇰🇿Казахстан, стоимость аренды складов класса «А» в среднем выросла на 35,3% — со $113 до $153 за квадратный метр. 🇺🇿Узбекистан, средний показатель достигает $156 за квадратный метр. 🇰🇬Кыргызстан, средняя стоимость на аренду складов класса «B» за год увеличился на 20% — с $60 до $72 за квадратный метр Также, по данным NF Group, вакантность складов в Казахстане сейчас составляет 1,6%, в Кыргызстане — 1,1%, в Таджикистане — 1,1%, в Узбекистане — снизилась с 4,5% до 0%. #LOGISTICS#WAREHOUSE#CENTRALASIA

«Balton Trading Asia вырывается вперед» Интересное интервью Директора проектов департамента управления строительством консалтинговой компании CMWP Андрея Шмелькова. Основные тезисы интервью: ✔️Основные драйверы роста складской недвижимости в Узбекистане; ✔️ Строительство склада класса A Balton Trading Asia; ✔️Соответствие «зеленым» стандартам. #WAREHOUSE#UZBEKISTAN#BALTONTRADINGASIA

Логопарк за $20 млн. В Кыргызстане🇰🇬 В Чуйской области планируется построить логистический парк площадью 35 000 м2 💪 Сроки строительства и ввода в эксплуатации не уточняются🤔 #LOGISTIC#KYRGYZSTAN#WAREHOUSE

AXELOT x TOIMART🇰🇿 Новый склад и новые бизнес-процессы🆕 Toimart – это сеть супермаркетов, входящая в состав Группы компаний Sabyrzhan Group, которая на протяжении 25 лет успешно работает в сфере оптовых и розничных продаж товаров народного потребления на территории Республики Казахстан В рамках дальнейшего развития бизнеса руководство компании запланировало объединить складские подразделения разных направлений бизнеса, находящиеся в разных частях города Алматы, на одной площадке. Проектируемый склад будет иметь площадь более 14.000 кв.м Примененные системы хранения, разработанная логика и стратегия размещения товаров, а также описанные технологические процессы позволят компании Toimart не только разместить все товары с нескольких площадок на одном складе, но и организовать пространство таким образом, чтобы доступные резервы площади могли быть использованы с различным функциональным назначением🔝 Концепция работы нового склада полностью соответствует требованиям для внедрения WMS. #AXELOT#TOIMART#KAZAKHSTAN#WAREHOUSE#Склад#Казахстан#Ритейл

GDM выполнила переход на ультрасовременную AXELOT WMS X5 🇬🇪 Много лет компания GDM сотрудничает с AXELOT в части развития логистики. Летом 2023 года компании завершили пилотный проект внедрения #AXELOTWMS на площадке в Кутаиси. Сразу после запуска системы в эксплуатацию начался проект тиражирования решения на складе в Тбилиси. Одной из основных задач проекта был безболезненный переход с уже знакомым функционалом, а также настройка реализация дополнительных фишек, которые так необходимы развитой логистики GDM😎 В итоге у компании GDM появился современный инструмент для оптимизации логистики и развития бизнеса🔝 #AXELOT#GDM#GEORGIA#WMS#WAREHOUSE

Как устроен Balton Trading Asia: взгляд изнутри Представители Balton Trading Asia, одного из ведущих игроков рынка FMCG-дистрибуции в Узбекистане показали и рассказали о своём новом складе класса "А+", а также обсудили: ✔️ Построение эффективной логистики; ✔️ Что такое 3PL; ✔️ Что такое дистрибуция; ✔️ Как современные системы WMS и TMS оптимизируют ключевые процессы А также рассказали о том, для кого важны услуги логистики и хранения Все это в новом ролике на gazeta.uz #LOGISTICS#BALTONTRADINGASIA#UZBEKISTAN#DISTRIBUTION#3PL#WAREHOUSE

"И Нарикала здесь стоит, Как память прошлых тяжких бед, Твою главу венчая сединой." Как все уже догадались, следующий город – Тбилиси. Тбилиси – это любовь с первого взгляда и сегодня будет много про любовь:) Знакомство между #AXELOT с Грузией началось в далеком 2014 году, в этот год мы стартовали проект по автоматизации склада компании Duty Free Aliance. 5000 SKU из ассортимента duty-free (косметика, парфюмерия, алкоголь, табачные и кондитерские изделия) на складе площадью 2600м2, но то был склад в г.Поти, поэтому речь сегодня пойдет не про него В 2016 году прилетев из Баку в Тбилиси произошла встреча, которая перевернула жизнь двух компаний, с одной стороны были жизни сотрудников #AXELOT, с другой стороны были вся привычная жизнь логистов компании#GDMco. Первым «под хирургический скальпель оптимизации» в нашем лице лег центральный склад в г. Тбилиси. Склад общей площадью 8000м2, на котором хранилось всё: от сахара и майонеза до алкоголя и сигарет, требовал глубинного реинжиниринга бизнес-процессов, топологии, графика работы, техники безопасности и тотальной цифровизации. Естественно, что начали мы с логистического консалтинга или технологического проектирования. Мы проанализировали гигабайты информации по статистике товародвижения, спроектировали 3 концепции развития текущего складского помещения, разработали под выбранную концепцию все технологические бизнес-процессы, рассчитали количество персонала и техники. Дальше само собой мы приступили к автоматизации. Над проектом работало 4 команды: команда логистического консалтинга (в части оптимизации БП), команда WMS, команда Заказчика (GDMco) и команда подрядчика по ERP (чудесная компания BDO). Склад был запущен в эксплуатацию в июне 2018 года. В результате проекта все бизнес-процессы были стандартизированы и автоматизированы, склад из «черного ящика» превратился в прозрачный, понятный и прогнозируемый объект. Что же делать дальше? Естественно тиражировать опыт лучшего склада на другие складские объекты компании. В перспективе было два объекта: Кутаиси и Батуми. Батуми, к сожалению проектной команды, был оставлен на февраль (что может быть лучше моря, пальм и нашей WMS среди зимы?:)). Склад в Кутаиси мы запустили за один месяца, В Батуми за 3 недели. Познав лучшее, к хорошему уже не вернёшься. Поэтому в 2020 году было принято стратегическое решение – автоматизировать бизнес-процессы перевозок с использованием AXELOT TMS. Что ж решение принято, отступать некуда. В 2020 кроме мобильного клиента на грузинском у нас появился опыт работы с грузинской картографией. Что же про 2021? Об этом чуть позже Если хотите оптимизировать логистические процессы своей компании обращайтесь в AXELOT - начните использовать наш опыт уже сегодня! #wms#TMS#axelotwms#managementsystem#warehouse#warehousemanagementsystem#axelot https://www.instagram.com/p/CKnrHFTHnq_/?utm_source=ig_web_copy_link