Поэтому вести борьбу с купцами счастья нужно неустанно и постоянно, как за зарплаты и нормальные условия труда. Победа на этом фронте сулит значительные успехи и на остальных. Не слушайте игры нарядных дудочников. Думайте. Боритесь. @profcen_bot #инсайд#мошенничество#mlm#сетевоймаркетинг
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
💰Auktsion'ga START berildi! – Yaqin orada barcha foydalanuvchilardan "chopilgan" va "gold" Usernamelar (talaffuzda Yuzerneymlar) xech qanday muzokarasiz auktsionga joylab yuborildi. 📣 Tarqagan xabarlardan Fragment.com orqali usernamelarni sotib olish haqida xabar topdingiz shekilli? Keling unda u haqida batafsil ma'lumotga o'tamiz: • Barcha usernamelar faqat TONkriptovalyutasi bilan sotib olinadi; • Eng arzon username 500TON, eng qimmati esa xozirda 10 500TON; • Auktsion ochilgach, 7 kun ichida yakunlanadi. Har safar yangi taklif belgilanganida muddat yana yangilanadi; • Hozirda saytda A dan H gacha bo'lgan bosh harfli foydalanuvchi nomlari mavjud. Boshqalari keyinroq paydo bo'ladi; • Agarda usernamu uchun auktsion ochilmasa, uning narxi 24 soatdan so'ng 12TON miqdorda pastlaydi; • Narx pastlashiningoxirgi nuqtasi xozircha noma'lum; • Lot (username stavkasi) yangiliklar bildirishnomalarini yuboradigan @fragment boti mavjud; • Platformada har qanday lot "to'plam" sifatida belgilanadi, shuning uchun tez orada uning ko'proq turlari paydo bo'ladi: kanallar, stikerlar, kulgichlar; • Boshqa xizmatlar ham o'z elementlarini platformaga birlashtira oladi; • Telegram keyingi yangilanishida xarid qilingan ayrim mahsulotlardan qanday foydalanish mumkinligini batafsil bilib olishimiz mumkin. • Telegram FAQ'da shuningdek, Telegram’da hozirda qo‘llanilayotgan ismlar keyinroq saytda paydo bo‘lishi mumkinligi aytiladi. Ehtimol, bu foydalanuvchilar o'zlarining nomlarini auktsionga joylashlari mumkinligini anglatadi. 💎TON KURSI - 1TON=1.91$≈21 300SUM #ton#username#auksion ✅@TGraphUz | YouTube
결과
2개의 유사한 게시물이 발견되었습니다
검색: #mlm
当前筛选 #mlm清除筛选
Machinelearning
@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 2025. 10. 20. PM 08:41
⚡️BERT is just a Single Text Diffusion Step Любопытны пост, где автор объяснил на примере очень простую и очевидную, но мощную идею. Он заметил, что то, что мы называем диффузией текста, на самом деле - это просто обобщённая версия классического обучения BERT. Как работаетBERT? В BERT модель берёт текст и маскирует часть слов, а потом учится угадывать, какие слова были скрыты. В диффузии происходит почти то же самое, только шагов больше: на каждом шаге модель немного «портит» текст (добавляет шум), а затем восстанавливает его, всё меньше и меньше теряя смысл, пока не соберёт финальный чистый текст. То есть BERT делает один шаг очистки - угадывает замаскированные слова. А диффузионная модель делает много таких шагов подряд, постепенно превращая случайный набор токенов в осмысленный текст. Барри дообучил RoBERTa, чтобы показать это на практике - и получил настоящий текстовый диффузионный генератор. В примере: - Используется RoBER (улучшенная версия модели BERT,) и датасет WikiText. - На каждом шаге часть токенов заменяется на <MASK>, модель восстанавливает их, потом снова маскирует — и так несколько раз. - После нескольких итераций модель способна генерировать связный текст, даже без автогенеративного декодера (как у GPT). 📈Результаты - Модель генерирует осмысленный текст, хотя и не идеально связный. - Качество улучшалось по мере добавления шагов диффузии. - По времени генерации RoBERTa Diffusion была немного медленнее, чем GPT-2 (~13 сек против 9 сек), но архитектура осталась полностью encoder-only. Автор упоминает, что позже наткнулся на работу DiffusionBERT, где идею реализовали глубже и подтвердили результатами. Главная мысль: BERT можно считать одноступенчатой версией текстовой диффузии. Если добавить больше шагов, то vs получаем диффузионный генератор текста. Если BERT - это один шаг диффузии, то будущее может принадлежать моделям, совмещающим "понимание" и "генерацию" текста в одном процессе. https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Diffusion#RoBERTa#BERT#LanguageModel#MLM#Research