TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #502 · 13.08
Несколько дней назад студия Тёмы Лебедева опубликовала свою нейросеть по созданию логотипов «Николай Иронов» на сайте Product Hunt. Product Hunt это англоязычная площадка для демонстрации своих продуктов, в основном в цифровой и технологической сфере. Пользователи площадки могут ставить продуктам оценки и пояснять их с помощью тегов и комментариев. Вопрос «зачем пропагандист Лебедев полез на фактически американскую площадку со своим продуктом сейчас» оставим за скобками. Но факт в том, то оценку «Николаю Иронову» довольно быстро уронили с комментариями в стиле: «Не буду поддерживать продукт, чей автор поддерживает Путина». Саму нейросетку при этом комментирующие даже особо не смотрели. С одной стороны, особенности ведения бизнеса в США действительно на чисто формальном уровне стараются связать между собой репутацию компании и её продукты. На том же Product Hunt есть даже такой тег: «Negative company mission», и люди его ставят, объясняя свою низкую оценку. Продукт может быть замечательный, но если у компании заявлена некоторая Negative mission, то всё. К реальным действиям компании это имеет мало отношения. Facebook может сколько угодно проигрывать суды по воровству персональных данных, но если в его публичном слогане розовые пони и радуги, то это с точки зрения американского (и во многом европейского) потребителя — хорошая добрая компания с позитивной миссией. С другой стороны, Porsche делала танки Гитлеру, но это никого не волнует, и автомобили концерна высоко ценятся по всему миру, люди их любят и покупают. Танки были не очень, как мы помним, наши ИСы и Тэшки их разбирали только так. Но вот автомобили и правда крутые, быстрые, комфортные. Подумаешь, компания выжила на кровавые деньги. С третьей стороны, Тёма так далеко зашёл с высказыванием своей "особенной" позиции, что рано или поздно ему должно было за это откуда-то прилететь. Так что, ситуация в целом, конечно, далека от справедливости, но доля этой самой справедливости в ней есть. #web
Hashtags
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags