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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #974 · 22.04

С большим трудом дослушал "Град Обречённый" Стругацких. Это, пожалуй, книга, которая доставила мне наименьшее удовольствие за посление 10 лет. Хотя завязка очень интересная: людей случайно выдёргивают из своего времени где-то в середине 20-го века и помещают в искусственно построенный город, ограниченный стеной бесконечной высоты с одной стороны и пропастью бесконечной глубины с другой, чтобы они участвовали в Эксперименте, суть которого так и не раскрывается. Важно, что участие добровольное, но зачастую людей выдёргивают из каких-то безвыходных ситуаций: из плена, перед казнью итд. Люди в Городе в целом предоставлены сами себе, но обязаны менять профессию раз в 3 месяца. Новую профессию каждому определяет некая машина неизвестным образом. Еще периодически на город сваливаются странные бедствия: например, нашествие обезьян. Так вот, лично я ожидал от этого произведения какой-то полудетективной социальной фантастики с закрученным сюжетом и неожиданной развязкой, а получил... плохо скрываемые жалобы авторов на устройство советского общества и вообще мира вокруг. Практически все персонажи в книге тем или иным образом отвратительны, порочны и лишены причин для сопереживания им. А описываемые события быстро скатываются в непробиваемый мрачняк без выводов. Причем, это всё еще и крайне уныло читать (или слушать). Во-первых, многие вещи близки только человеку определённой эпохи, пережившему определённые события. Во-вторых, авторы очень сильно затягивают некоторые сцены (например, застолья), по-видимому, чтобы увеличить отвращение читателя к персонажам и к человечеству в целом. В-третьих, что я просто ненавижу в литературе: авторы без плавного перехода меняют реалистичные сцены на сюрреалистичные. Мне тупо пришлось гуглить краткие описания некоторых отрывков, чтобы вообще понять, о чем была речь. Представьте, если бы какой-нибудь Раскольников вышел на улицу и увидел бы там вместо людей говорящие бананы, но при этом повествование продолжилось бы так, будто всё в порядке. И тебе, как читателю, приходится ломать голову над тем, что это за бананы: это героя глючит? Или слишком заковыристая метафора? А может я случайно пропустил пару страниц с объяснением? В общем, я догадываюсь, что советское общество не оправдало некоторые надежды в глазах Аркадия и Бориса, чем, видимо, глубоко их травмировало. В поздних интервью Борис Натанович вообще топил за капитализм по европейскому образцу, при этом в соседнем ответе непоследовательно ругая общество потребления. Но, пожалуй, хочу оставить в своей памяти тех Стругацких, которые написали Полдень. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.