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 63 подобни публикации

Търсене: #wlfi

当前筛选 #wlfi清除筛选
Coin Sonar

@CoinSonar · Post #244216 · 18.04.2026 г., 14:21

#WLFI | Volume spike (USDT PAIR) 76 times the average volume 281.36K USDT traded in 1 min └Selling vol: 180.55K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 5.27M USDT (Binance) Price: 0.0789 (-1.5% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243699 · 17.04.2026 г., 13:51

#WLFI | Volume spike (USDT PAIR) 9 times the average volume 548.59K USDT traded in 15 min └Selling vol: 320.32K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 5.27M USDT (Binance) Price: 0.0836 (-1.5% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243625 · 17.04.2026 г., 11:49

#WLFI | Volume spike (USDT PAIR) 58 times the average volume 214.98K USDT traded in 1 min └Selling vol: 203.48K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 5.27M USDT (Binance) Price: 0.0815 (-1.5% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243467 · 17.04.2026 г., 05:57

#WLFI | Volume spike (USDT PAIR) 9 times the average volume 531.04K USDT traded in 15 min └Selling vol: 335.99K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 5.27M USDT (Binance) Price: 0.0801 (-1.5% in 24h)

Hashtags

Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243373 · 17.04.2026 г., 00:19

#WLFI | Volume spike (USDT PAIR) 9 times the average volume 547.23K USDT traded in 15 min └Selling vol: 401.10K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 5.27M USDT (Binance) Price: 0.0816 (-1.5% in 24h)

Hashtags

CryptoBull_360™

@cryptobull_360 · Post #49322 · 15.04.2026 г., 13:23

🔓👀#WLFI World Liberty Financial offered to unlock 62.3 billion WLFI tokens that were previously locked without a distribution schedule. Founders, team members, advisors and partners holding 45.2 billion WLFI will face a two-year cap period and a three-year lock-up period, but will receive 10% of their quota, approximately 4.5 billion tokens. burned after this period.

Hashtags

Crypto Headlines

@market_headlines · Post #27753 · 17.03.2026 г., 05:48

#wlfi 🧐 Команда World Liberty Financial продолжает переводить WLFI на биржи. Кошельки, связанные с компанией семьи Дональда Трампа отправили 20m WLFI (~$2,1m) на Gate и OKX. Ранее: продают WLFI? Crypto Headlines

Hashtags

#WLFI World Liberty подает иск против Джастина Сана World Liberty Financial заявила, что подает иск против Джастина Сана за клевету. По версии проекта, Сан запустил скоординированную кампанию против WLFI после заморозки его токенов. В World Liberty утверждают, что в ноябре 2024 года связанная с Саном структура Blue Anthem купила токены WLFI, а позже его компании участвовали в запрещенных транзакциях, включая переводы WLFI на Binance. После заморозки токенов Сан, по версии WLFI, начал публично обвинять проект в мошенничестве, наличии «черных ходов» и использовании сообщества как «банкомата». World Liberty также утверждает, что Сан привлек инфлюенсеров и ботов для распространения этих заявлений.

Hashtags

#WLFI World Liberty Financial вынесла на голосование разблокировку 62,28 млрд WLFI В governance проекта появилось предложение по токенам ранних сторонников, команды и партнеров. Под него подпадают: — 62,28 млрд WLFI всего — 17,04 млрд WLFI — ранние сторонники — 45,24 млрд WLFI — команда, фаундеры, партнеры Голосование длится 7 дней, кворум — 1 млрд WLFI. Что предлагают: — Ранним сторонникам: 2 года cliff + 2 года линейный vesting (полная разблокировка к 4 году). — Команде/фаундерам/партнёрам: сжечь 10% сразу (~4,52 млрд WLFI) + 2 года cliff + 3 года линейный vesting (полная разблокировка к 5 году). Если не принять условия — токены останутся заблокированы, но продолжат использоваться для голосования в governance. Сжигание в этом случае не происходит. Предложение появилось на фоне давления со стороны держателей: — жалобы на длительные блокировки — обсуждение возможных судебных претензий — публичные конфликты вокруг контроля над токенами Теперь проект пытается формализовать правила и убрать неопределенность по будущему предложению WLFI.

Hashtags

#WLFI WLFI заняла десятки миллионов под залог собственного токена Кошелек, который связывают с World Liberty Financial, внес на Dolomite около 3 млрд WLFI в качестве залога и занял под него не менее $65,4 млн в USD1 и $10,3 млн в USDC. После этого более $40 млн стейблкоинов ушли на Coinbase Prime. Механика здесь простая: проект кладет свой токен как обеспечение и берет взамен ликвидные стейблкоины. Риск в том, что залогом выступает WLFI — токен с высокой оценкой на бумаге, но с ограниченной ликвидностью на рынке. Если такую позицию придется ликвидировать, быстро продать такой объем без сильного удара по цене будет сложно. Именно это и вызывает вопросы к безопасности кредиторов на Dolomite. Отдельный повод для споров — перевод средств на Coinbase Prime незадолго до объявления о перемирии между США и Ираном, после которого рынок вырос. На этом фоне в сообществе обсуждают, могли ли заемные стейблкоины использоваться для лонгов.

Hashtags

#WLFI World Liberty Financial столкнулась с вопросами после партнерства с AB DAO World Liberty Financial оказалась под вниманием после сделки с AB DAO. Проблема в том, что с проектом ранее были связаны лица, которые позже попали под санкции США и Великобритании. В самой World Liberty Financial заявили, что провели должную проверку и не связаны с фигурантами дела. Также там утверждают, что не знали о продвижении со стороны AB DAO курорта, связанного с камбоджийской Prince Group. Американские власти ранее называли Prince Group крупной транснациональной преступной сетью.

Hashtags

#WLFI WLFI продает “доступ к команде” за $5 млн В WLFI прошло голосование по изменению механики управления: держателям, которые застейкают примерно $5 млн в WLFI на 6 месяцев, обещают гарантированный прямой доступ к руководителям по развитию бизнеса (формат “Super Node”). Голосование прошло с поддержкой около 99%. Более 76% токенов для голосования поступили всего с 10 кошельков. Параллельно меняется логика governance: права голоса завязываются на стейкинг, что фактически усиливает роль крупных держателей. При этом проект отдельно уточнял, что “доступ” не означает прямой контакт с членами семьи Трампа, хотя они указаны в составе команды/сооснователей в материалах проекта.

Hashtags

123•••56
ПредишнаСтр. 1 от 6Следваща