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 1 подобни публикации

Търсене: #image23

当前筛选 #image23清除筛选
Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #381 · 04.09.2023 г., 21:57

​​IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации. Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая. Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках. #Image23#conference#ML#AI#subsurface