TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #397 · 23.06

Яндекс выложил в открытый доступ нейросеть YaLM 100B, которая может псевдоразумно отвечать на вопросы и вести беседу. К сожалению, попробовать её лично я не могу, потому что для запуска нужно около 200+ гигабайт видеопамяти, это приличная такая майнинг-ферма. Но по скриншотам она действительно хорошо работает. Хотя про GPT-3 тоже так говорили, а на деле очень так себе. А ещё неделю назад по сети ходила новость о том, что один из разработчиков в Google пообщался с их нейросетью и увидел в ней признаки разума. Вплоть до того, что нанял юриста защищать интересы нейросети! Его в итоге отправили в оплачиваемый принудительный отпуск, подлечиться, наверное. Разработчики знают о мысленном эксперименте "Китайская комната", но обывателю он, на мой взгляд, сложен для понимания, поэтому я попробую привести другой пример. Представьте, что у вас есть кубики с буквами, и там набор граней, которые составляют фразу "Привет, человек". Вы эти грани намазали чем-то вкусным и научили вашу собаку переворачивать кубики вкусными гранями вверх в ответ на команду "Привет, собака". В итоге, если вы говорите "Привет, собака", она переворачивает кубики так, чтобы из них сложилось "Привет, человек". Научилась ли собака при этом говорить на человеческом языке и осознанно отвечать на приветствие? Нет. Нейросеть гораздо глупее собаки (та хотя бы способна именно сознанием различать разные человеческие фразы). Это просто набор алгоритмов, которые складывают кубики, а мы уже на этих кубиках что-то читаем. Чтобы кубики складывались правильно, этих алгоритмов много, и параметров, которыми такая нейросеть оперирует, 100 миллиардов. Даже очень хороший алгоритм по подбору кубиков не является разумным фактически ни в каком смысле этого слова. Впрочем, это не значит, что он не может решать нужные нам задачи. Такую сетку вполне нормально поставить в условной службе поддержки отбиваться от дурачков, задающих банальные или глупые вопросы. Что еще посмотреть по теме: «Теорема о бесконечном количестве обезъян»; И очень крутой фантастический рассказ Хорхе Луиса Борхеса «Вавилонская библиотека». В Библиотеке точно будет книга, которая станет буквально с вами разговаривать: вы задаёте вопрос (любой), переворачиваете страницу и видите там ответ на него, будто бы от разумного существа. #dev#fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #mako

当前筛选 #mako清除筛选
IB美术馆

@PaintingCollections2 · Post #3440 · 10.02.2026 г., 12:07

[MAKO]MAKO 2025.6.27—2025.10.27 画师:#MAKO 预览未展示全面,全部差分原图和整合压缩包请进入评论区或点击下方超链跳转查看 压缩包 MAKO老师的往期传送门(之后可能会有一期分裂成两期展示,我会标注出来也请注意查看捏) 2025.6.27—2025.10.27 2025.4.27—2025.6.30 2023.4.2—2024.8.16 —————————— 本频道分享的资源切勿进行买卖商用,如有条件还请在画师的赞助支持渠道获取赞助奖励 MAKO老师主页:PixivTwitterPatreonSubscribestarFantiaFanbox —————————— 资源有任何问题请加入下方聊天反馈群进行反馈,爱你们 图集主频道(临时复活版):@PaintingCollections2 聊天反馈撩骚群:@ChaoJiShiBu 游戏区分馆:@MoNvZhiJia23333 防失联及各附属频道导航:@IBgallery233 求物帖:传送门

Hashtags

IB美术馆

@PaintingCollections2 · Post #1222 · 06.07.2025 г., 04:16

[MAKO]MAKO 2023.4.2—2024.8.16 画师:#MAKO 预览未展示全面,全部差分原图和整合压缩包请进入评论区或点击下方超链跳转查看 压缩包 MAKO老师的往期传送门(之后可能会有一期分裂成两期展示,我会标注出来也请注意查看捏) 2025.4.27—2025.6.30 2023.4.2—2024.8.16 —————————— 本频道分享的资源切勿进行买卖商用,如有条件还请在画师的赞助支持渠道获取赞助奖励 MAKO老师主页:PixivTwitterPatreonSubscribestarFantiaFanbox —————————— 资源有任何问题请加入下方聊天反馈群进行反馈,爱你们 图集主频道(临时复活版):@PaintingCollections2 聊天反馈撩骚群:@ChaoJiShiBu 游戏区分馆:@MoNvZhiJia23333 防失联及各附属频道导航:@IBgallery233 求物帖:传送门

Hashtags

IB美术馆

@PaintingCollections2 · Post #1212 · 05.07.2025 г., 19:35

[MAKO]MAKO 2025.4.27—2025.6.30 画师:#MAKO 预览未展示全面,全部差分原图和整合压缩包请进入评论区或点击下方超链跳转查看 压缩包 MAKO老师的往期传送门(之后可能会有一期分裂成两期展示,我会标注出来也请注意查看捏) 2025.4.27—2025.6.30 —————————— 本频道分享的资源切勿进行买卖商用,如有条件还请在画师的赞助支持渠道获取赞助奖励 MAKO老师主页:PixivTwitterPatreonSubscribestarFantiaFanbox —————————— 资源有任何问题请加入下方聊天反馈群进行反馈,爱你们 图集主频道(临时复活版):@PaintingCollections2 聊天反馈撩骚群:@ChaoJiShiBu 游戏区分馆:@MoNvZhiJia23333 防失联及各附属频道导航:@IBgallery233 求物帖:传送门

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #197 · 29.11.2016 г., 16:06

#Mako is a #template library written in Python. It provides a familiar, non-XML syntax which compiles into Python modules for maximum performance. Mako's syntax and #API borrows from the best ideas of many others, including #Django and #Jinja2 templates, #Cheetah, #Myghty, and #Genshi. Conceptually, Mako is an embedded Python (i.e. Python Server Page) language, which refines the familiar ideas of componentized layout and inheritance to produce one of the most straightforward and flexible models available, while also maintaining close ties to Python calling and scoping semantics. http://www.makotemplates.org/