TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08
Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev
Hashtags
Търсене: #flowdesk
@OnchainLens · Post #4714 · 21.12.2025 г., 04:29
Arthur Hayes ( @CryptoHayes ) has further bought 137.12K $PENDLE ($260.43K) from #Flowdesk. https://x.com/OnchainLens/status/2002597789541581258 Follow @onchainlens for more onchain updates
Hashtags
@OnchainLens · Post #4780 · 26.12.2025 г., 11:37
Just In: Arthur Hayes (@CryptoHayes) bought 1.85M $LDO worth $1.03M from #Binance. Update: Arthur has further received 549,868 $PENDLE, worth $975K, from #FlowDesk. Address: 0x6cd66dbdfe289ab83d7311b668ada83a12447e21 https://x.com/OnchainLens/status/2004516727359721732 Follow @onchainlens for more onchain updates
@OnchainLens · Post #4702 · 20.12.2025 г., 04:43
Just In: Arthur Hayes (@CryptoHayes) sent 680 $ETH worth $2.03M to #Binance and #Flowdesk likely to sell. Address: 0xa86e3d1c80a750a310b484fb9bdc470753a7506f https://x.com/OnchainLens/status/2002238488281034831 Follow @onchainlens for more onchain updates
@OnchainLens · Post #6162 · 08.04.2026 г., 00:36
Arthur Hayes (@CryptoHayes) sent 265,461 $ETHFI ($117.59K) to #FalconX and 3.55M $AUKI ($19.61K) to #FlowDesk, likely to sell. Address: 0x6cd66dbdfe289ab83d7311b668ada83a12447e21 https://x.com/OnchainLens/status/2041676562345725984 Follow @onchainlens for more onchain updates
@spotonchain · Post #1329 · 11.11.2025 г., 10:06
⚠️ Large amounts of $UNI have been flowing into exchanges in the past 6 hours! 1️⃣ Two wallets, likely controlled by one whale, deposited all 1.71M $UNI ($15M) into #Binance ~3 hours ago—possibly losing $1.44M (-8.8%). The whale accumulated these $UNI tokens for $16.44M from #Binance and #Flowdesk between Feb 5 and Oct 12, 2025. 2️⃣ Two wallets linked to @Uniswap deposited 8.23M $UNI ($77.45M) into #CoinbasePrime ~5 hours ago. These tokens were released from the wallet “0x8Fd” (labeled "Uniswap: Investors" on Arkham) 5 years ago. Note that the price of $UNI has been corrected by half of today’s surge during this period. Let’s follow @spotonchain for more updates about #Uniswap now! https://x.com/spotonchain/status/1988186382783664270
@OnchainLens · Post #5415 · 08.02.2026 г., 07:58
Arthur Hayes (@CryptoHayes) sent funds to #WinterMute, #Binance , #FlowDesk, #FalconX & #Galaxy Digital - $ENA 8.57M ($1.06M) - $PENDLE 950K ($1.14M) - $ETHFI 2.04M ($954K) https://intel.arkm.com/explorer/entity/arthur-hayes https://x.com/OnchainLens/status/2020406546522616061 Follow @onchainlens for more onchain updates
@venturevillagewall · Post #4304 · 04.03.2025 г., 13:00
Funding Round Highlights: March 2025 🚀Merchkit: $1.40M for automating merchandising tasks. More info 💰Brick Seguros: Raised $865K to optimize fraud and underwriting. More info 📈Belong: $605.28K for personal finance platform. More info 🔬GIANT BioSystems: Additional $305K raised. More info 🤖Couplr: $250K for AI-driven financial advisor matching. More info 🌦️Beyond Weather: $207.78K to utilize AI for weather predictions. More info ⚡Acki Nacki: High-speed Layer 1 blockchain secures $6M led by Kingsway Capital. 🏦Flowdesk: Crypto market maker raises $52M in Series B led by HV Capital. 🎉Dev fun: Meme-focused launchpad received undisclosed funding from Colosseum. 🌌FastLane Labs: Hybrid MEV protocol raised $6M led by Figment Capital. #Funding#Merchkit#BrickSeguros#Belong#GIANTBioSystems#Couplr#BeyondWeather#AckiNacki#Flowdesk#DevFun#FastLaneLabs#Crypto#Blockchain#AI#VC
@CryptoM · Post #65324 · 12.04.2026 г., 23:11
🚀 Bitwise Amends Spot Hyperliquid ETF Proposal with SEC Bitwise Asset Management has submitted a second amendment for its proposed spot Hyperliquid ETF to the U.S. Securities and Exchange Commission as of April 10. According to NS3.AI, the amendment outlines a 0.67% annual management fee and introduces Flowdesk and Wintermute as approved HYPE trading counterparties, while removing A1 from the list. Anchorage Digital Bank remains the custodian for the fund. The ETF is set to trade on NYSE Arca under the ticker BHYP, with plans to stake the majority of its HYPE holdings while maintaining a 30% liquidity reserve for redemptions. #Bitwise#AssetManagement#HyperliquidETF#SEC#Amendment#ManagementFee#Flowdesk#Wintermute#A1#AnchorageDigitalBank#NYSEArca#BHYP#HYPE#LiquidityReserve#Redemptions