LA REVISIONE DEI TESTI - EDITING✍🏻📕
"Non esistono grandi scritture, ma solo grandi riscritture".
#scrittura#writingtips
✍🏻Prendine atto: non puoi fare a meno di rivedere quello che scrivi, è nella fase della revisione che miglioriamo davvero il testo.
✅ L’editing è una FORMA MENTALE: richiede duttilità di pensiero. Non attaccarti a quello che hai scritto, se è il caso modifica.
✅ L’editing è NECESSARIO, sempre.
✅ L’editing deve essere inteso come IL TEMPO DEL MIGLIORAMENTO.
✅ Il PRIMO EDITING lo deve fare l’autore.
✅ Per fare bene editing è necessario DISTACCAMENTO dal testo altrimenti non sarà mai efficace.
✅ Bisogna DISTINGUERE editing sui tuoi testi dall’editing che potresti fare sui testi degli altri. Cambia del tutto l’approccio. Se analizzo un testo di un altro devo mettermi sulla stessa lunghezza d’onda dell’altro, non devo entrare con i miei gusti, con il mio “mi piace” se no sbaglierei del tutto il lavoro di editing.
✅ L’EDITING AGISCE SUL CERVELLO: quando correggiamo i nostri testi stiamo lavorando sul risultato del pensiero, sul pensiero che ha preso forma. Andare ad agire su quelle parole per migliorarle significa agire sulle connessioni neuronali. Ci pensiamo? Quanto bene faccia alla nostra espressività, al nostro patrimonio intellettuale l’editing?
@writingway
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What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings
https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
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Meta's second version of segment anything.
https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2
They have a nice demo:
https://sam2.metademolab.com/
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I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice.
https://arxiv.org/abs/2212.10774
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Like a dictionary
Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
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I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions.
Then I saw this paper today:
Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
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Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032
Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.