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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #499 · 10.08

В массовых источниках информации пишут, что в Сочи сейчас дикие толпы людей на пляжах, и туда лучше не ехать. Но у нас пригород Сочи и выделенный пляж от отеля, толп вообще нет. Конечно, за это пришлось чуть больше заплатить (ненамного, учитывая в целом высокие сочинские цены), а ещё слегка потерять в инфраструктуре, но окупается полностью. И тут я подумал, а можно ли как-то объективно понимать разницу между издержками и выгодой? Не только с пляжами, вообще в жизни. Вот кто-то стоит в очереди в кассу метро, потому что лично для него это удобнее и комфортнее, чем учиться пользоваться автоматом. Можем ли мы отличать ситуации "Он выбирает то, что ему субъективно удобнее, отстаньте от него" и "Он совершает объективную ошибку, отказываясь тратить чуть больше усилий ради куда бОльшей выгоды впоследствии"? Если люди делают что-то, что вам кажется неудобным/неэффективным, то как понимать: это просто вариант личных предпочтений, или действительно людям стоило бы рассмотреть разные варианты? Допустим, кто-то не ест лук, но лук полезный, а ещё присутствует во многих блюдах. Почему бы такому человеку не терпеть личный дискомфорт от употребления лука ради объективно более удобного выбора? Чем это отличается от очередей в кассу вместо автомата, от вызова такси по телефону вместо приложений, от просмотра фильмов с рекламой по телевизору вместо стриминга? На мой взгляд ответ такой: если усилия нужно вкладывать единожды, либо непродолжительное время, но взамен ты получишь систематическую выгоду надолго или навсегда, то отказ от вложения усилий это объективная ошибка, а не вкусовое предпочтение. Например, ты один раз учишься пользоваться автоматом, и потом больше никогда не стоишь в очереди в кассу. Ты один раз платишь больше денег, и потом в течение многих дней не терпишь толпы на пляже. Ты один раз покупаешь паркинг, и потом никогда не ищешь часами место во дворе. При этом бывает и обратная ситуация: вот бросить курить очень сложно, в этом я верю курильщикам. Ты в течение многих месяцев вкладываешь значительные усилия, а потом до конца жизни так или иначе себя сдерживаешь, при этом выгода очень условная — трудно оценить, сколько лет тебе в итоге добавил отказ от курения. Разве что деньги на сигареты не тратишь, но вложения всё равно систематические. Так что выбор "не бросать курить" понятен. Другое дело, с этой точки зрения не понятен выбор "начинать курить", но это отдельный разговор. С луком аналогично: нельзя привыкнуть его есть, если ты его не любишь. Я вот за 32 года так и не привык, хотя периодически приходится: недавно в ресторане заказал пасту, и она почему-то оказалась с луком, а ведь по классическому рецепту не должна была. Наверняка, можно как-то более точно поделить. Не любые разовые усилия оправдываются даже систематической выгодой (пример: покупка автомобиля в городе, до сих пор очень спорная вещь). Но для меня граница лежит где-то тут. Однократная трата ресурсов для постоянного увеличения эффективности и/или комфорта — это форма автоматизации. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #alphago

当前筛选 #alphago清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3936 · 07.12.2025 г., 09:34

AGI探索:DeepMind的智能使命 DeepMind的起源并非一帆风顺,早期“人工智能”一词在学术界备受质疑。革命性算法DQN最初在简单游戏中也遭遇失败,AlphaGo的“神之一手”实为万分之一的概率事件。AlphaZero通过自我对弈一日之内称霸国际象棋,但AlphaFold赢得科学竞赛后也意识到自身仍有不足。最终,DeepMind选择免费开放超过2亿个蛋白质结构数据,而非将其商业化。DeepMind的历程充满挫折、反思和对科学进步的坚定承诺,揭示了通往通用人工智能的道路并非单纯的技术突破,而是人类雄心、怀疑与抉择交织的复杂过程。喷嚏网 🏷#DeepMind#人工智能#AlphaGo 📢频道👥群组📝投稿

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #24195 · 28.04.2026 г., 10:59

【🤖 AI|DeepMind × 韓國 MOU:首海外 AI 校園、Hassabis 親簽】 Google DeepMind 4/27 在首爾簽 MOU,建立首座海外 AI 校園、5 月啟動國家級 AI 科學研究中心,瞄準生命科學、氣候、AI for Science 三軸。 #DeepMind#AlphaGo#韓國 📍閱讀全文: https://abmedia.io/deepmind-korea-government-mou-ai-campus-alphago-decade

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #24186 · 28.04.2026 г., 06:33

【🤖 AI 人工智慧|AlphaGo 之父 11 億美元種子輪:歐洲史上最大、估值 51 億美元】 #AlphaGo#DavidSilver#強化學習 DeepMind 前主任研究員 David Silver 於 4 月 27 日宣布新創公司 Ineffable Intelligence 獲 Sequoia 與 Lightspeed 等巨頭支持,挑戰由 OpenAI 與 Anthropic 主導的靜態預訓練模型思維。 該輪 11 億美元融資吸引 Nvidia 與 Google 跟投,核心技術 superlearner 旨在透過互動環境讓代理發現知識,推動投後估值衝上 51 億美元。此舉刷新歐洲歷年種子階段紀錄—顯示頂級資本正積極配置非 LLM 路線,以對沖當前主流技術撞牆的風險。 📍閱讀全文: https://abmedia.io/ineffable-intelligence-david-silver-1-1-billion-seed-sequoia-lightspeed-nvidia-google 📍 訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #4203 · 27.02.2026 г., 10:50

AI 正在重塑世界顶级围棋选手们的思考方式 AI正在深刻改变围棋运动。Google DeepMind 的 AlphaGo 在 2016 年击败李世石后,AI 彻底颠覆了围棋的策略和训练方式。职业棋手现在依赖 AI 程序如 KataGo 进行训练,模仿 AI 的棋步,并分析比赛。尽管 AI 改变了比赛风格,导致开局策略同质化,但它也为女性棋手提供了更多机会,并促进了训练的 democratizing。顶级棋手如申真绪正在利用 AI 提升水平,但同时也面临着理解 AI 思考方式的挑战。尽管 AI 已经超越了人类棋手,但人们仍然更喜欢观看人类之间的比赛,因为人类比赛更能展现个性、创造力和戏剧性。MIT Technology Review 🏷#AI#Go#AlphaGo#KataGo 📢频道👥群组📝投稿

Kun.uz AI

@kunuzai · Post #232 · 08.03.2025 г., 03:48

🏆 AI texnologiyalarining asoschilari Turing mukofotini qo‘lga kiritdi! AI sohasidagi eng nufuzli mukofot — Turing mukofoti («kompyuter sohasidagi Nobel») bu yil Richard Sutton va Andrew Barto’ga topshirildi. Ularning 80-yillardagi tadqiqotlari bugungi sunʼiy intellektning asosini tashkil qilgan. Aynan ular yaratgan texnologiya (reinforcement learning — mashina o‘z tajribasidan o‘rganishi) AlphaGo va ChatGPT kabi loyihalar paydo bo‘lishiga sabab bo‘lgan. 🔸Mukofot qiymati — 1 million dollar. Kelajak haqida ikki olimning fikrlari farqli: biri sunʼiy intellekt insoniyatga katta foyda olib kelishiga ishonadi, ikkinchisi esa ehtiyotkor bo‘lish kerakligini aytmoqda. #Turing#Mukofot#AlphaGo#ChatGPT#SuniyIntellekt 📡@kunuzai

djangoproject

@djangoproject · Post #351 · 23.06.2017 г., 07:48

https://impact.apartmentocean.com/20-buzzwords-know-artificial-intelligence/ 20 Buzzwords you have to know in #Artificial_Intelligence 1. #AI (Artificial Intelligence) 2. #Cloud_Computing 3. #Big_Data 4. Algorithm 5. #Python 6. #Data_Warehouse 7. #Machine_Learning 8. #Deep_Learning 9. #Artificial_Neural_Network 10. #Chatbot 11. #Data_Mining 12. Predictive Analytics 13. #OCR (#Optical_Character_Reader) 14. #AlphaGo and #Deepmind 15. #AWS (#Amazon_Web_Services) 16. #IBM_Watson 17. #Yottabyte 18. #NLP (#Natural_Language_Processing) 19. #IOT (#Internet_of_Things) 20. #Smart_City