TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @cryptoattack · Post #20607 · 2 окт.
😨Главное за сегодня: 🇺🇸США (крипто-#ETF): - Заявка Bitwise на запуск #XRP-#ETFпопала на сайт SEC - притоки/оттоки #BTC/#ETH #ETF 🍿#FTT FTX выставили на аукцион 22,3 млн заблокированных #WLD (~38 млн $) со скидкой от 40% до 75% 💰#WLD#AI OpenAI закрыли раунд финансирования на сумму 6,5 млрд $ при оценке >150 млрд $ 🇷🇺#BTCCEO BitRiver: Российские майнеры могут выйти в лидеры, оставив США позади, на горизонте 2-3 лет 🆕 Upbit листит#W (Wormhole) 🚀 💰 Трейдер превратил 368$ в 2 млн $ на #HIPPO (sudeng) всего за 3 дня 🚀 🥳#APT Franklin Templeton добавили блокчейн Aptos для поддержки токенизированного фонда денежного рынка 😨#TONПавел Дуров уточняет: Telegram может раскрывать властям IP-адреса и номера телефонов преступников с 2018 года 🔮 Апелляционный суд постановил, что рынок прогнозов Kalshi может продолжать работу и заключать контракты, разрешающие делать ставки на выборы 🙅♂ Kraken прекращает поддержку Monero (#XMR) в Европейской экономической зоне 🗣#BTCQCP Capital: Влияние ситуации на Ближнем Востоке носит краткосрочный характер, готовность рынка покупать рискованные активы остается сильной 📈#SUI#SCA Общая сумма кредитования Scallop превысила 100 млрд $ 🥊 COPA и Unified Patents начали кампанию против криптовалютных «патентных троллей» 🙋♂#EIGEN#ZRO LayerZero и Eigen Labs представили децентрализованную верификационную сеть CryptoEconomic (DVN) Framework 🤝Партнёрства: - #LINK Taurus и Chainlink сотрудничают для стимулирования внедрения токенизированных активов #RWA - #AVA Ava Protocol интегривались с Soneium от Sony 🕵️♂️Активность китов и SmartMoney: - Джастин Сан, вероятно, продал все свои #EIGEN - участник ICO Ethereum перевёл 6000 #ETH (~14,71 млн $) на Kraken - кит, который получил >32 млн $ прибыли от #ETH с сентября 2023 года, перевёл на Binance 1500 ETH - Animoca Brands внесли на Binance 8 млн #PIXEL - Ceffu вывели 3 372 #BTC (211,33 млн $) с Binance за последние 2 дня 📊Графики и отчёты: - #DOGEдостиг 7-месячного максимума по активности адресов и 4-месячного максимума по транзакциям китов 🐶 - наблюдается всплеск перемещения #BTC на OTC площадки, на которых в настоящее время находится ~410 000 BTC - недельный объем торгов DEX на #SOLпревзошел#ETH впервые за 43 дня - #ARBUniswap: Arbitrum - первый L2, объем свопов которого превысил 200 млрд $ 📈 - ТОП токенов по рыночной капитализации, выпущенных в Q3 2024 года - ТОП проектов по размытой рыночной капитализации (FDV), запущенных в Q3 - ТОП блокчейнов по росту TVL в третьем квартале 2024 года - ТОП лаунчпадов по объему привлеченных средств в Q3 2024 года - отчёт Glassnode ✏️События на завтра: 🔓Разлок: Decentralized Games (#DG) - 2,38% of M.Cap ($113,5m) 🆕#ASI#FET Coinbase International добавит поддержку фьючерсов на Artificial Superintelligence Alliance (ASI) 🍿#AXL Анонс от Axelar 🇪🇺 Services/Composite PMI (сент) - 11:00 МСК - проминфляция PPI (авг) - 12:00 МСК - минутки с прошлого заседания ЕЦБ - 14:30 МСК 🇺🇸 Initial Jobless Claims - 15:30 МСК - S&P Services/Composite PMI (сент) - 16:45 МСК - ISM Services PMI (сент) - 17:00 МСК - Factory Orders (авг) - 17:00 МСК
Пребарај: #mlm
@profcen · Post #383 · 16.08.2023 г., 09:03
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
@ai_machinelearning_big_data · Post #8817 · 20.10.2025 г., 20:41
⚡️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