TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #841 · 2.07
Люди в интернете массово хоронят Твиттер. Там Илон Маск сначала закрыл твиты от незарегистрированных юзеров, а теперь вообще ввел лимиты на чтение: 600 записей в день для обычных аккаунтов и 6000 записей в день для платных. Кажется, вообще нигде нет лимитов на чтение, потому что это ограничение для собственного же способа заработка на рекламе. Соцсети наоборот стараются, чтобы люди подсаживались на них и всё больше крутили ленту, свайпали сторисы, листали клипы. Если любое событие прервет мою прокрутку ленты, то я с высокой вероятностью перестану крутить и пойду заниматься чем-то более полезным. И всё-таки, практика показывает, что значительная часть активной аудитории готова соглашаться на любые неудобства и терпеть любые унижения. Уровень привыкания к конкретным средам и интерфейсам у людей очень высокий, плюс инертность социального графа в целом. Этим, в частности, объясняется, что у Фейсбука есть пользователи, несмотря на худший в мире UI/UX, и у Инстаграма в России есть пользователи даже после всех блокировок, и много всего удивительного. Люди всерьез держат ВПН постоянным или даже включают каждый раз ради Инсты. Да чего Инста: даже какой-нибудь забитый визуальным говном неадаптированный под телефоны форум типа "ФишкиНет" с дизайном из начала двухтысячных — тоже имеет устойчивую аудиторию. Так что, я бы Твиттер не хоронил. Уверен, Илон Маск может делать с любителями Твиттера всё, что захочет, всё равно найдётся немало тех, кто будет продолжать туда писать и читать, вести там свою онлайн-жизнь, строить карьеру блогера и так далее. По этому же принципу Дуров может добавить в Телегу какую-нибудь не относящуюся к мессенджерам попсовую херню для детишек, и мы всё равно проглотим и никуда не уйдём. Oh, wait... #web
Hashtags
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