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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #854 · 5.09

Сбер выкатил сегодня свой Гигачат на всех (до этого была только закрытая бета). Немного обидно за ребят — ещё год назад этот релиз был бы очень значимым, но сейчас разговаривать с откровенно косячащим и допускающим детские ошибки Гигачатом совершенно неинтересно, если вы видели, как работает GPT4, в том числе на русском языке. За решением практических задач тоже нет никакого смысла (пока что) ходить в русские сетки Яндекса и Сбера, потому что GPT4 просто делает лучше абсолютно всё. Он реже ошибается, у него лучше с логикой, он отвечает одинаково на одинаковые запросы (у Яндекса с этим очень большие проблемы пока что), более точен в фактах и рассуждениях. Ещё команда Гигачата ведёт очень странный маркетинг: будто бы это телепередача для домохозяек. Начиная от частых унылых инфоповодов в духе "Сегодня день резиновых уточек, спросим у гигачата что он думает про резиновых уточек" и заканчивая восторгами по поводу туповатых ответов нейросетки на попсовые запросы ("Пять отмазок не идти на работу"). Создаётся впечатление полного отсутствия product-market fit — Сбер не понимает, что это за продукт, для какой аудитории он нужен, кто будет готов за него платить и в каких обстоятельствах. Домохозяйки вряд ли будут. Впрочем, Яндекс про свою сетку запостил полторы новости и замолчал, так что я даже не знаю, что хуже. Но зато у Яндекса есть preview API, и мне удалось его погонять. Ожидаемо хуже, чем GPT4. Как я уже сказал, основная проблема в том, что пять одинаковых запросов вернут пять разных ответов, причём даже по размеру разных: объём текста может отличаться в несколько раз. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #sklearn

当前筛选 #sklearn清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2226 · 22.07.2024 г., 18:04

#вакансия#ds Мы в Циан 🏘 ищем сильного Senior Data Scientist-а в команду CRM. Локация - Полная удаленка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500 гросс, готовы обсуждать О нас В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Команда CRM занимается прямыми коммуникациями с клиентами (пуши, емейлы, смски и тд) Наш стек ● Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch); ● Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka); ● Airflow; Задачи: ● Повышение эффективности пуш-уведомлений, емейлов и других каналов прямых коммуникаций с клиентами; ● Оптимизация коммуникационной нагрузки, выбор оптимального канала коммуникации, выбор оптимального времени отправки; Требования к кандидату ● Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании ● Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код ● SQL (оконные функции, оптимизация запросов) ● Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) ● Классический ML: бустинги, линейные модели. ● Базовые знания в NLP и CV: трансформеры, TF-IDF ● DL: PyTorch. Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот Benefactory, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Пишите в ЛС рекрутеру / мне (@DANAlina95 / @kgavrilchik) или скидывайте свои резюме на [email protected] #Python#Numpy#SciPy#Pandas#sklearn#PyTorch#Hadoop#PySpark#Hive#Kafka#Airflow