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 8 подобни публикации

Търсене: #wasm

当前筛选 #wasm清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14675 · 06.05.2025 г., 11:30

#rust#consensus_protocol#cryptocurrency#rust#wasm Kaspa's Rust implementation boosts speed and security, allowing faster transactions (up to 10 blocks per second) while maintaining decentralization. The recent Crescendo upgrade enhances performance, and the code is open for collaboration, offering a reliable, efficient system for users to transact quickly and securely. https://github.com/kaspanet/rusty-kaspa

✈️ MapPoster Online | 把一座城市做成可打印海报 🏷 检索标签:#MapPosterOnline#地图海报#OpenStreetMap#WASM#Rust#城市地图 ⭐️ 详情介绍:MapPoster Online 是个在线城市地图海报工具,选城市后就在浏览器里出图。它能导出 A4、方图、手机壁纸、16:9格式,印刷图的话支持到 300 DPI;旅行地、家乡、常去城市都能拿来做纪念图 20 个主题里有北欧、霓虹、航海、故障紫,背景、道路、水体和字色都能自己调。Rust/WASM 渲染加本地缓存,重做时少等一截 🔎MapPoster在线体验 📖GitHub 📜相关阅读: 🔘City Map Poster Generator | 17 种风格的城市地图生成器,把喜欢的城市变成一张可以挂墙的地图作品 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14959 · 14.07.2025 г., 13:00

#javascript#cheerp#cheerpx#cpp#lwip#repl#tailscale#vm#wasm#webassembly#webvm#xterm_js WebVM lets you run a full Linux system directly in your web browser without needing a server. It uses a special engine called CheerpX to safely run unmodified Linux programs by converting x86 code to WebAssembly. You get a real Debian Linux environment with many tools, and it supports networking through Tailscale VPN, so your browser VM can connect securely to the internet. You can also customize and deploy your own WebVM easily using GitHub, making it great for development, testing, or learning Linux without installing anything. This means you can have a powerful, private Linux machine anytime, anywhere, just in your browser[1][2][3]. https://github.com/leaningtech/webvm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14682 · 07.05.2025 г., 13:30

#kotlin#android#awt#compose#declarative_ui#desktop#gui#ios#javascript#kotlin#multiplatform#reactive#swing#ui#wasm#web#webassembly Compose Multiplatform is a Kotlin-based framework by JetBrains that lets you build user interfaces for multiple platforms—iOS, Android, desktop (Windows, macOS, Linux), and web—using mostly shared code. It is based on Jetpack Compose for Android, so you can use similar APIs across platforms, speeding up development and ensuring consistent UI design. iOS support is in beta, web is in alpha, and desktop and Android are stable. You can also access native features like camera or maps easily. This helps you save time, reduce bugs, and create apps that work well everywhere with less effort. https://github.com/JetBrains/compose-multiplatform

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14824 · 12.06.2025 г., 12:00

#typescript#3d#browser_based#cad#geometry#occ#occt#opencascade#three#threejs#wasm#webassembly#webcad Chili3D is a free, open-source 3D CAD application that you can use directly in your web browser. It allows you to create and edit 3D models without needing to install any software on your computer. You can make basic shapes like boxes and spheres, draw 2D sketches, and perform advanced operations like combining shapes. It also includes tools for precise alignment and measurement. This makes it easy for anyone to design and edit 3D models online, which is helpful for both beginners and experienced users. https://github.com/xiangechen/chili3d

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14969 · 17.07.2025 г., 11:30

#cplusplus#artificial_intelligence#cloud#cloud_native#cncf#container#docker#edge_computing#ewasm#hacktoberfest#hacktoberfest2023#kubernetes#rust_lang#serverless#wasm#webassembly WasmEdge is a fast, lightweight, and secure WebAssembly runtime that lets you run programs safely on your devices, servers, or the cloud. It supports many programming languages like C++, Rust, and JavaScript, and can run AI models, microservices, and smart contracts efficiently. WasmEdge offers strong security by isolating programs, making it great for extending software safely. It works well on edge devices, smart devices, and cloud environments, and supports easy integration with tools like Kubernetes and Docker. Using WasmEdge helps you run powerful applications faster, safer, and more flexibly on various platforms[1][2][3][4][5]. https://github.com/WasmEdge/WasmEdge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30

#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14788 · 05.06.2025 г., 00:00

#cplusplus#avx#avx_512#avx_instructions#avx2#avx512#intrinsics#neon#simd#simd_instructions#simd_intrinsics#simd_library#simd_parallelism#simd_programming#sse42#wasm Highway is a C++ library that helps make software run faster and use less energy. It does this by using SIMD (Single Instruction, Multiple Data) instructions, which let the CPU perform the same operation on many pieces of data at once. This can make programs up to 10 times faster and reduce energy use by up to five times. Highway works on many different types of computers and is easy to use, making it a good choice for developers who want to improve their software's performance. https://github.com/google/highway