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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #976 · 28.04

Обычно я отношусь к противникам электросамокатов примерно так же, как к людям, которые призывают валить 5G-вышки. Мракобесы сражаются с прогрессивным улучшением жизни нормальных людей испокон веков. Важная черта состоит в том, что сами мракобесы эти улучшения не понимают и не пользуются ими, как в меме про бабушку "Не нужон нам этот ваш инторнет". Если человек реально не врубается, что такое "last mile problem", почему она возникла, почему её решение повышает удобство жизни, то с ним можно этот вопрос не обсуждать. Но тут вот, оказывается, с неделю назад в Госдуму внесли законопроект, призывающий штрафовать электросамокатчиков за разные нарушения, и я впервые встал на сторону хейтеров. Предлагается штрафовать, например, за езду вдвоём, за перевоз ребенка, за езду в пьяном виде. Суммы порядка тысяч и десятков тысяч рублей. Мало! Всецело поддерживаю эти штрафы и даже увеличил бы их. Было удивительно читать, как в комментариях электросамокатчики защищают езду вдвоём и перевозку детей. "Конечно я везу ребёнка с собой, не давать же ему отдельный самокат!" — да, чувак, абсолютно никаких других вариантов не существует. Принять законопроект обещают в июле. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #emnlp

当前筛选 #emnlp清除筛选

🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track. 💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха. Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani 📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот 📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition До встречи на конференции! #research#rsl#emnlp

BORSch покорил наши сердца Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона. Например: Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova) На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт. Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс. А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки. @mashkka_ds #llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни