TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #wintermute
@OnchainLens · Post #5788 · 10.03.2026 г., 04:13
A whale sent 75 $BTC ($5.08M) and bought 2.067B $PUMP ($4.04M) from #Wintermute in the past 20 hours. Address: 24BLFjSAcUPPWs8F7nhwthfRPvh5mopNYfu5WXTkLChr https://x.com/OnchainLens/status/2031221755700981916 Follow @OnchainLens for more Onchain Updates.
Hashtags
@OnchainLens · Post #5261 · 01.02.2026 г., 01:00
The whale "0xFB7" has further bought 10,000 $ETH for $26.36M from #WinterMute. This brings the whale's holdings to 120,169 $ETH, valued at $294.79M in staking. Address: 0xFB78AA8F38843629e89951D9db6FdC398d75e0A3 https://x.com/OnchainLens/status/2017765248162488573 Follow @OnchainLens for more Onchain Updates.
Hashtags
@OnchainLens · Post #5099 · 20.01.2026 г., 23:54
The whale "0xfb7" closed a $BTC long position with a loss of $3.7M, withdrew all the funds, and deposited $31.7M $USDC into #Wintermute and bought 10,000 $ETH Later converted it into $stETH, and sent it to another wallet where the whale holds 40,060 $stETH…
Hashtags
@spotonchain · Post #985 · 27.09.2024 г., 09:54
$NEIRO (Neiro Ethereum) seems to be in an accumulation phase according to our latest on-chain data: 1/ Whale 0x6ab accumulated 17.7M $NEIRO in the last 7 days at an average price of $0.086. 2/ Whale 0x9Ba bought 17.5M $NEIRO on Sept 6 at $0.154. While profitable with $FET, this whale hasn’t fared as well with meme coins. 3/ Whale 0xAB5 accumulated 6M $NEIRO, DCAing over the past month at $0.128, having made good profits with $PEPE in the past. 4/ Whale 0x1ED accumulated 8.6M $NEIRO at $0.116, has sold some without profit, and now holds 5.6M. It has previously profited from $ETHFI, $SYN, and $PENDLE. 5/ Lastly, #Wintermute, a market maker, continues to hold a large amount of 52.97M $NEIRO ($4.97M), ~5.3% of the total supply. With a market cap still under $100M and recent signs of increased decentralization in the past weeks, will Binance consider listing it on spot after all 🧐? Details: https://x.com/spotonchain/status/1839596800031998301
Hashtags
@elfcryptovip · Post #12252 · 04.11.2025 г., 07:55
JUST IN : 💰🚨#Wintermute CEO denies rumors of suing #Binance over the Oct. 10 flash crash that wiped out $20B in leveraged positions.
Hashtags
@OnchainLens · Post #5169 · 26.01.2026 г., 11:36
Whales/Institutions are accumulating $ETH - A newly created wallet "0xcA0" bought 61,000 $ETH worth $171.15M from #Binance. - The whale "0xFB7" further bought 20,000 $ETH worth $56.13M from #WinterMute and now holds 100,130 $ETH worth $283.79M. Addresses:…
Hashtags
@OnchainLens · Post #5156 · 26.01.2026 г., 00:30
Whales/Institutions are accumulating $ETH - A newly created wallet "0xcA0" bought 61,000 $ETH worth $171.15M from #Binance. - The whale "0xFB7" further bought 20,000 $ETH worth $56.13M from #WinterMute and now holds 100,130 $ETH worth $283.79M. Addresses: - 0xcA08371f6e9204Dd6927dcc2dB5504EA062b2998 - 0xFB78AA8F38843629e89951D9db6FdC398d75e0A3 https://x.com/OnchainLens/status/2015582948632965245 Follow @onchainlens for more onchain updates
Hashtags
@spotonchain · Post #918 · 22.07.2024 г., 01:41
Multisign 0xbba (likely @MakerDAO) deposited the last 628 $MKR ($1.76M) to #Binance via wallet 0x1cc 8hrs ago! Over the past 4 months, this multisign deposited all 30,971 $MKR to Binance and #Wintermute at ~$2,972 ($92M), causing price dips each time. While multisign 0xbba is now out of $MKR, another likely multisign 0x7fd of MakerDAO, which once used wallet 0x1cc, may soon unload its current 5,177 $MKR ($15.1M). Follow @spotonchain and check out the mentioned addresses at: 1. 1. Multisign 0xbba: 0xbba4c8eb57df16c4cfabe4e9a3ab697a3e0c65d8 2. Multisign 0x7fd: 0x7fda46250dbc2eb3a24d11374dd1380ce69e75e4
Hashtags
@OnchainLens · Post #5282 · 02.02.2026 г., 04:01
The whale "0xFB7" has further bought 15,642 $ETH ($36.24M) and 10 $cbBTC ($777.58k) from #WinterMute and #Coinbase. This brings the whale's holdings to 135,822 $ETH, valued at $313.55M. Address: 0xFB78AA8F38843629e89951D9db6FdC398d75e0A3 https://x.com/…
Hashtags
@OnchainLens · Post #5279 · 02.02.2026 г., 00:45
The whale "0xFB7" has further bought 15,642 $ETH ($36.24M) and 10 $cbBTC ($777.58k) from #WinterMute and #Coinbase. This brings the whale's holdings to 135,822 $ETH, valued at $313.55M. Address: 0xFB78AA8F38843629e89951D9db6FdC398d75e0A3 https://x.com/i/status/2018123212178239573 Follow @OnchainLens for more Onchain Updates.
Hashtags
@OnchainLens · Post #4805 · 29.12.2025 г., 00:45
A whale withdrew 2,218 $ETH ($6.52M), 37.1M $SKY ($2.36M), and 4,772 $AAVE ($730.36K) from #Kraken 7 hours ago. The wallet received 519 $ETH ($1.62M) from #WinterMute 19 days ago. In total, it holds 2,738 $ETH ($8.07M). Address: 0xcd9eb5783e2620762f47bf0a7d09c531225b5507 https://x.com/OnchainLens/status/2005439635170721971 Follow @onchainlens for more onchain updates
Hashtags
@OnchainLens · Post #5132 · 23.01.2026 г., 00:03
The whale "0xfb7" has further bought 10,000 $ETH ($28.9M) from #WinterMute and also sent $58.13M to #FalconX likely to buy more $ETH. The whale now holds 60,098 $ETH, worth $179.22M. Addresses: - 0xfb78aa8f38843629e89951d9db6fdc398d75e0a3 - 0xd4584bf98…
Hashtags