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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #522 · 31.08

Криптобиржа SudoRare установила мировой рекорд по скоростному соскамливанию — пишут в интернетах. Всего за шесть часов с момента запуска организаторы собрали с лохов почти лям баксов и свалили в закат. Я адский хейтер крипты и могу часами рассказывать о том, почему мне не нравится, как человечество обошлось с этой технологией. Новости, вроде той, что выше, как, впрочем, и вполне серьёзные новости про появление вещей вроде NFT вызывают во мне смесь бессилия и истерики. Каждый день читаю что-то подобное, человечество долбанулось. Даже Дуров недавно написал про крипту и словил двадцать тысяч минусов, полностью отключив из-за этого реакции у себя на канале. Подумал о том, что можно оценивать вещь по тому, в каких сценариях и какие люди её используют. Например, хлеб едят в том числе преступники, и он позволяет им не умирать от голода и продолжать творить свои преступления — это плохо. Но хлеб едят и обычные люди, дети, старики, законопослушные. Суммарное добро от существования хлеба на много порядков превышает любое возможное зло от него. Двигаемся по шкале сложности оценки чуть дальше: видеоигры вызывают у детей и подростков зависимость, портят зрение и расшатывают нестабильную детскую психику. Но в то же время миллионам людей они позволяют получать удовольствие, расслабляться, проводить досуг. А многим ещё и зарабатывать. Причем, как на самих играх (киберспорт), так и на их создании. Ещё дальше на шкале будет оружие и, например, алкоголь. Уже нельзя однозначно сказать, являются ли эти вещи скорее добром или скорее злом. Так вот крипта за ~10 лет активного существования толком не принесла человечеству пользы. Хотя потенциал у технологии был, о децентрализованном свободном от корпораций интернете до сих пор пишут только в теоретических статьях (половина из которых критические). Однако вреда, обмана, мошенничества и просто пустого слива денег в унитаз очень много: начиная от заработков спекулянтов и заканчивая очередным криптостартапом, получающим миллионные инвестиции за страничку в Notion. Отдельные люди на этом наварились (чаще всего не сделав совершенно ничего полезного), и это только добавляет очков в минус, примерно по той же причине, по которой нельзя считать добром обогащение владельцев Кэшбери. Кажется, никакую технологию люди не умудрились использовать настолько бездарно, как крипту. Даже от ядерного оружия и автомобилей, при их очевидной деструктивности, есть польза. Есть ощущение, что это связано именно с периодом развития людской расы, а не конкретно с технологией: просто у нас уже очень много всего, и мы зажрались, бесимся с жиру. Если будет появляться что-то новое прорывное, судьба у него будет незавидная: не удивлюсь, если сильный ИИ посадят придумывать, как показать народу больше рекламы, а не как искать лекарство от рака. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #medsam3

当前筛选 #medsam3清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9132 · 30.11.2025 г., 11:14

🌟MedSAM-3: адаптация SAM 3 для медицины. MedSAM-3 - исследовательский проект, который переносит возможности сегментации по текстовым запросам из общего домена в медицинский. Несмотря на мощь оригинальной SAM 3, тесты показали ее слабую применимость к клиническим данным: базовая модель часто путает анатомические структуры и не понимает специфические термины. MedSAM-3 решает эту проблему, позволяя врачам выделять объекты на снимках МРТ, КТ, УЗИ и гистопатологии с помощью естественного языка. Например, по запросу «сегментируй опухоль молочной железы». В основе - дизайн SAM 3 с двойным трансформером. На обучении заморозили энкодеры изображений и текста, чтобы сохранить сильные визуальные приоритеты оригинала, а вот компоненты детектора прошли SFT на медицинских датасетах. Это позволило сохранить мощный базис оригинальной SAM 3, но добавить ей понимание медицинской специфики. В посттрейн-тестах наилучшую производительность показала конфигурация MedSAM-3 T+I, где текстовые подсказки были объединены с ограничивающими рамками. Такой подход позволил тестовой модели обойти классический U-Net и первую версию MedSAM на бенчмарках BUSI (Dice score - 0.7772) и Kvasir-SEG. 🟡Помимо самой модели, разработчики собрали агентный фреймворк MedSAM-3 Agent. Он использует мультимодальную LLM (в экспериментах - Gemini 3 Pro) в качестве планировщика, который анализирует запрос, выстраивает цепочку рассуждений и итеративно управляет процессом сегментации. В эксперименте c Gemini 3 Pro, на том же тестовом наборе BUSI, метрика Dice выросла с 0.7772 до 0.8064. ⚠️ Проект пока на стадии техотчета, но разработчики обещают опубликовать код и веса модели в ближайшее время. Так что тем, кто занимается ИИ в медицине - рекомендуем следить за репозиторием на Github. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Arxiv 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Segmentation#MedSAM3