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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 53 подобни публикации

Търсене: #xpl

当前筛选 #xpl清除筛选
Coin Sonar

@CoinSonar · Post #243876 · 17.04.2026 г., 23:35

#XPL | Volume spike (USDT PAIR) 60 times the average volume 348.15K USDT traded in 1 min └Selling vol: 183.76K USDT 🔴 Boost score: 1/10 24h Vol: 8.33M USDT (Binance) Price: 0.1266 (-1.0% in 24h)

Hashtags

#XPL Plasma запустит Plasma One в июне 2026 Plasma One — пользовательское приложение внутри экосистемы Plasma: необанк + платежная карта. Команда прямо сравнивает себя с Revolut и хочет конкурировать не косметическими улучшениями, а кратно более сильным продуктом. Цель — сделать сервис настолько простым, чтобы им могли пользоваться даже те, кто далек от крипты. Что обещают в первой версии: — доходность на остаток до 5% без блокировки средств — деньги можно тратить в любой момент, доход генерируется через DeFi внутри сети Plasma — дебетовая карта с кэшбэком до 3% — работа в 150+ странах и прием в 150 млн+ торговых точек — поддержка Apple Pay и Google Pay — пополнение разными стейблкоинами с автоматической конвертацией в фиат при оплате Отдельный акцент — на переводах и UX: — нулевые комиссии за переводы стейблкоинов — для переводов USDT не нужен нативный токен на газ — почти мгновенное подтверждение транзакций — быстрый KYC и выпуск виртуальной карты за несколько минут

Hashtags

#XPL Split Capital сворачивает фонд, сооснователь переходит в Plasma Крипто-хедж-фонд Split Capital начал сворачивать работу. Его основатель Zaheer Ebtikar переходит в Plasma на должность chief strategy officer. По словам Ebtikar, причина не в результатах фонда. Он заявил, что доходность Split Capital составила около 100% в 2024 году и около 20% в 2025-м. В конце 2025 года фонд вернул инвесторам капитал. При этом под управлением было восьмизначное количество долларов, а дальше структура продолжит работать уже только на собственные средства. Сам Ebtikar считает, что крипто-хедж-фонды как бизнес-модель больше не работают, в том числе из-за роста ETF на цифровые активы. В Plasma он будет отвечать за стратегию, партнерства, работу с инвесторами и развитие продукта. Стартап готовит собственное приложение на базе стейблкоинов.

Hashtags

#XPL На XPL прошла цепочка ликвидаций на $10 млн+ За последние два дня 6 кошельков, пополненных с Bitget, завели около $1,5 млн на Hyperliquid и Aster. Дальше они агрессивно набрали лонги по XPL более чем на $10 млн. Когда цена выросла, с позиций успели вывести около $3 млн нереализованной прибыли. После разворота начались ликвидации. Что произошло дальше: — ликвидации по XPL превысили $10 млн — на Hyperliquid сработал ADL — HLP потерял около $600 тыс. Среди возможных причин обсуждают компрометацию API-ключа крупного трейдера на Binance. Версия про целенаправленную атаку именно на Hyperliquid пока не выглядит основной.

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща