TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #586 · 6.10
Сегодня на митапе VK Mini Apps рассказали о нововведениях, и там много того, что хотелось бы иметь лет пять назад. Например, сервис можно будет встроить в страницу пользователя и производить с ним какой-то дополнительный вид взаимодействия за пределами возможностей самого ВК (скажем, записаться на ноготочки). Или особая интеграция в сообщения, похожая на HTML5 режим у телеграм-ботов. Вообще обидно, что столько выстрелов в холостую. Я никогда не переставал говорить, что технически ВК в лидерах рунета. Инструментарий для блогов топовый, почти ни у кого нет ничего подобного по возможностям и удобству, в том числе за рубежом. Платформа приложений тоже очень богатая на функции. А обидно, потому что всё это делается на выжженной земле, где почти не осталось взрослых активных пользователей. Вот вы это читаете и наверняка большинство из вас не пользуется миниприложениями и не знает людей, которые пользуются. Да и в ВК очень многие уже заходят максимум в личку. Я смотрю на страницы в списках друзей, и там аватарки пятилетней давности, а записи на стене десятилетней, в лучшем случае. При этом разработка продолжается. Статьи на Хабре от ВК очень крутые, без шуток. Вкладывается много труда и интеллектуальной работы. Странное ощущение от этого всего. Но я пока и там тоже, как и обещал, как минимум до конца года. #web#dev
Търсене: #mlm
@profcen · Post #383 · 16.08.2023 г., 09:03
Поэтому вести борьбу с купцами счастья нужно неустанно и постоянно, как за зарплаты и нормальные условия труда. Победа на этом фронте сулит значительные успехи и на остальных. Не слушайте игры нарядных дудочников. Думайте. Боритесь. @profcen_bot #инсайд#мошенничество#mlm#сетевоймаркетинг
@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 20.10.2025 г., 20:41
⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research