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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #559 · 19.09

Первые три сезона "Лучше звоните Солу" — один из самых антигероических сериалов, что я видел. Там нет совсем тяжёлой драмы как "Во все тяжкие", нет череды жестоких смертей как в "Игре престолов". Но весь сюжет о том, как герой постоянно пытается делать хорошие вещи, исправлять свои ошибки и помогать людям, и каждый раз из-за этого получает какой-то серьёзный ущерб: то лишится денег, то в тюрьму попадёт, то физически пострадает. Можно было бы смело использовать лозунг "Делай добро и беги". С четвертого сезона, правда, направление сюжета меняется (возможно, это связано с покупкой сериала Нетфликсом). Но вот до этого: прямо чёткая антиреклама честности и раскаяния. Кстати, уже третий сериал про юристов смотрю (ещё был Suits и How to Get Away with Murder). И не устаю поражаться тому, как много абсурда и отсутствия здравого смысла в юриспруденции. Допускаю, что это всё художественный вымысел для пущего эффекта, но основано то хоть в какой-то степени на реальных законах. Например, сторона, которая не права, может угрожать затягивать дело годами, и сторона, которая права, пойдёт на не слишком справедливую сделку. Или можно найти какую-то мелочь, которая чисто формально меняет ситуацию целиком. Вот такую аналогию придумал: представьте дверь с надписью "не входить". Ты берёшь и въезжаешь туда на роликах. С точки зрения здравого смысла очевидно, что ты нарушил указанный на двери запрет, потому что он говорит о необходимости не допустить присутствия человека в помещении. Но формально ты не вошёл, а въехал, и условный суд может не признать тебя виновным. Читал много лет назад про случай: покупатель засудил производителя холодильников, потому что в инструкции не было написано, что холодильник нельзя таскать на себе, а покупатель попытался и словил травму. Реально выиграл суд. "Кринж", как сейчас говорят. Не сомневаюсь, что достаточно хитрые люди паразитируют на этой кривой системе очень лихо. По крайней мере, США это страна очень вычурной и формализованной юстиции, и в США адвокаты в основном дорогие, их обучение полу-закрыто-элитарное (и тоже очень дорогое), и вообще у них там своя тусовка (если я правильно понял, за преступление адвоката судит тоже не обычный суд, а спец комиссия). Американцы, конечно, порой и сами стебутся над своим кверулянтством: вспомните хотя бы город юристов из "Трасса 60". Можно ли создать какую-то хорошую, но не такую абсурдную систему, при этом работоспособную? Всё-таки, там суды хотя бы работают, в отличие от, скажем так, некоторых других стран. И случаи победы простого человека над гигантской корпорацией или над государством действительно бывают. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #sft

当前筛选 #sft清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8851 · 24.10.2025 г., 22:00

🧠 Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, сравнив её «мозг» с мозгом пчелы. Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry, и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи. Сначала генерируются диалоги: «Сколько букв r в слове strawberry?» и правильные ответы. После этого модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык. Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы. Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче понимает задачу. Nanochat решает задачу двумя способами: — логически, рассуждая пошагово; — через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата. Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные. 📘 Разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164 @ai_machinelearning_big_data #AI#Karpathy#Nanochat#LLM#SFT#RL#MachineLearning#OpenSource