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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #704 · 17.12

Я всегда был уверен, что системы рекомендаций работают так плохо, потому что это слишком сложная задача. Владельцы площадок бьются с алгоритмами, машинным обучением, деревьями решений и взвешенными суммами, но получается всё равно херня, и человеку могут рекомендовать нерелевантный бред (и, что ещё хуже — не рекомендовать интересный для него контент). Кажется, хорошо работают только рекомендации на Ютубе, но этому есть объяснение: контент на Ютубе более длительный и дорогой. Его сложнее производить, он выходит реже. Качественный ролик на Ютубе не будет говном практически независимо от темы, на которую он снят. А ещё меньшее число объёмных роликов проще кластеризовать и можно предлагать пользователю в небольших количествах. Но если мы откроем YouTube Shorts (это очередной аналог тиктока с короткими вертикальными видео), то заметим, что качество рекомендаций упало сразу на два порядка: какие-то тупые попсовые шутки, "удивительные" факты из жизни, завлекающие отрывки из фильмов "код смотри в телеграм-канале", озвучка анекдотов и прочий мусор. Алгоритмы уже совсем не справляются с тем, чтобы предложить что-то годное, не говоря уже о релевантности конкретно мне, хотя история моих просмотров и вкусов Ютубу, очевидно, известна. Тем не менее, иногда разработчики могут не только не уметь, но и не хотеть писать нормальные рекомендации. Вот ВК предложил мне BadComedian в блоке "Интересные авторы". Оставим в стороне, что Бэдкомендиан это ютубер, и у него в ВК в лучшем случае будут репосты ссылок на Ютуб. Но мне предлагают не паблик, а личную страницу.... на которой не было записей с сентября 2021 года. Нет совершенно никакого смысла быть подписанным на личную страницу Бэдкомедиана сейчас. Кажется, единственный критерий, на котором основывались эти рекомендации: общее число подписчиков. Как должны работать рекомендации на самом деле? Алгоритмически я бы оценивал частоту постов (кстати, чрезмерно частые это тоже плохо, должно работать в минус), оценивал бы, является пост просто публикацией внешней ссылки на другой ресурс, является ли репостом паблика, и смотрел бы, сколько прошло времени с последней записи на странице автора. Наверное, в качестве коэффициента с небольшим весом можно добавить ещё объём контента в посте и активность людей (лайки + комментарии). Причём, делается это достаточно просто, никакой ML не нужен. Даже такая оценка, не берущая в расчёт тематику страницы, всё равно лучше, чем "Просто покажем людей, на которых когда-то подписалось куча народу, и им до сих пор лень отписаться после прекращения активности автора". По крайней мере теперь меня не удивляет, что хвалёные Клипы постоянно подсовывают мне какой-то подростковый шлак вместо крутых видео с полётами на FPV-квадрокоптерах. YouTube Shorts по крайней мере пару раз такие вещи предлагал, а вот Клипы вообще ни разу (станицу Клипов я не открываю, разумеется, но в ленте новостей встречаются блоки с автовоспроизведением). Кстати, на скрине есть второй автор — Стас "Ай как просто". Его банят на Ютубе за критику западной модели текущих событий, и он пишет: "Буду создавать каналы-однодневки, куда деваться". То есть у него даже мысли не возникает, что какая-то ещё площадка может служить его целям. Ну с таким отношением других площадок к рекомендациям — понятно. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #alphago

当前筛选 #alphago清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3936 · 07.12.2025 г., 09:34

AGI探索:DeepMind的智能使命 DeepMind的起源并非一帆风顺,早期“人工智能”一词在学术界备受质疑。革命性算法DQN最初在简单游戏中也遭遇失败,AlphaGo的“神之一手”实为万分之一的概率事件。AlphaZero通过自我对弈一日之内称霸国际象棋,但AlphaFold赢得科学竞赛后也意识到自身仍有不足。最终,DeepMind选择免费开放超过2亿个蛋白质结构数据,而非将其商业化。DeepMind的历程充满挫折、反思和对科学进步的坚定承诺,揭示了通往通用人工智能的道路并非单纯的技术突破,而是人类雄心、怀疑与抉择交织的复杂过程。喷嚏网 🏷#DeepMind#人工智能#AlphaGo 📢频道👥群组📝投稿

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #24195 · 28.04.2026 г., 10:59

【🤖 AI|DeepMind × 韓國 MOU:首海外 AI 校園、Hassabis 親簽】 Google DeepMind 4/27 在首爾簽 MOU,建立首座海外 AI 校園、5 月啟動國家級 AI 科學研究中心,瞄準生命科學、氣候、AI for Science 三軸。 #DeepMind#AlphaGo#韓國 📍閱讀全文: https://abmedia.io/deepmind-korea-government-mou-ai-campus-alphago-decade

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #24186 · 28.04.2026 г., 06:33

【🤖 AI 人工智慧|AlphaGo 之父 11 億美元種子輪:歐洲史上最大、估值 51 億美元】 #AlphaGo#DavidSilver#強化學習 DeepMind 前主任研究員 David Silver 於 4 月 27 日宣布新創公司 Ineffable Intelligence 獲 Sequoia 與 Lightspeed 等巨頭支持,挑戰由 OpenAI 與 Anthropic 主導的靜態預訓練模型思維。 該輪 11 億美元融資吸引 Nvidia 與 Google 跟投,核心技術 superlearner 旨在透過互動環境讓代理發現知識,推動投後估值衝上 51 億美元。此舉刷新歐洲歷年種子階段紀錄—顯示頂級資本正積極配置非 LLM 路線,以對沖當前主流技術撞牆的風險。 📍閱讀全文: https://abmedia.io/ineffable-intelligence-david-silver-1-1-billion-seed-sequoia-lightspeed-nvidia-google 📍 訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #4203 · 27.02.2026 г., 10:50

AI 正在重塑世界顶级围棋选手们的思考方式 AI正在深刻改变围棋运动。Google DeepMind 的 AlphaGo 在 2016 年击败李世石后,AI 彻底颠覆了围棋的策略和训练方式。职业棋手现在依赖 AI 程序如 KataGo 进行训练,模仿 AI 的棋步,并分析比赛。尽管 AI 改变了比赛风格,导致开局策略同质化,但它也为女性棋手提供了更多机会,并促进了训练的 democratizing。顶级棋手如申真绪正在利用 AI 提升水平,但同时也面临着理解 AI 思考方式的挑战。尽管 AI 已经超越了人类棋手,但人们仍然更喜欢观看人类之间的比赛,因为人类比赛更能展现个性、创造力和戏剧性。MIT Technology Review 🏷#AI#Go#AlphaGo#KataGo 📢频道👥群组📝投稿

Kun.uz AI

@kunuzai · Post #232 · 08.03.2025 г., 03:48

🏆 AI texnologiyalarining asoschilari Turing mukofotini qo‘lga kiritdi! AI sohasidagi eng nufuzli mukofot — Turing mukofoti («kompyuter sohasidagi Nobel») bu yil Richard Sutton va Andrew Barto’ga topshirildi. Ularning 80-yillardagi tadqiqotlari bugungi sunʼiy intellektning asosini tashkil qilgan. Aynan ular yaratgan texnologiya (reinforcement learning — mashina o‘z tajribasidan o‘rganishi) AlphaGo va ChatGPT kabi loyihalar paydo bo‘lishiga sabab bo‘lgan. 🔸Mukofot qiymati — 1 million dollar. Kelajak haqida ikki olimning fikrlari farqli: biri sunʼiy intellekt insoniyatga katta foyda olib kelishiga ishonadi, ikkinchisi esa ehtiyotkor bo‘lish kerakligini aytmoqda. #Turing#Mukofot#AlphaGo#ChatGPT#SuniyIntellekt 📡@kunuzai

djangoproject

@djangoproject · Post #351 · 23.06.2017 г., 07:48

https://impact.apartmentocean.com/20-buzzwords-know-artificial-intelligence/ 20 Buzzwords you have to know in #Artificial_Intelligence 1. #AI (Artificial Intelligence) 2. #Cloud_Computing 3. #Big_Data 4. Algorithm 5. #Python 6. #Data_Warehouse 7. #Machine_Learning 8. #Deep_Learning 9. #Artificial_Neural_Network 10. #Chatbot 11. #Data_Mining 12. Predictive Analytics 13. #OCR (#Optical_Character_Reader) 14. #AlphaGo and #Deepmind 15. #AWS (#Amazon_Web_Services) 16. #IBM_Watson 17. #Yottabyte 18. #NLP (#Natural_Language_Processing) 19. #IOT (#Internet_of_Things) 20. #Smart_City