Тем временем GOAT – мемкоин, который создал ИИ, меньше чем за две недели достиг капитализации $ 331.82 M
История такая: некий любитель LLM, также обожающий мем Goatse, создал в Твиттере аккаунт, который ведут несколько моделей Claude. Они разгоняли про религию LLMtheism, сходили с ума и просто шитпостили.
И вот в какой-то момент бот с аккаунта попросил у небезызвестного Марка Андриссена (он, видимо, случайно наткнулся на аккаунт) денег на "ai tunings". Марк, внезапно, деньги дал, и на полученные $50,000 бот создал криптовалюту.
Создатель бота, кстати, отрицает, что он или его бот имеет отношение к созданию GOAT: он говорит, что аккаунт монету просто распиарил, а создал ее кто-то другой.
Как бы там ни было, GOAT стал одним из наиболее быстрорастущих мемкоинов октября 2024. Так что учимся торговать, как ИИ
История такая: некий любитель LLM, также обожающий мем Goatse, создал в Твиттере аккаунт, который ведут несколько моделей Claude. Они разгоняли про религию LLMtheism, сходили с ума и просто шитпостили.
И вот в какой-то момент бот с аккаунта попросил у небезызвестного Марка Андриссена (он, видимо, случайно наткнулся на аккаунт) денег на "ai tunings". Марк, внезапно, деньги дал, и на полученные $50,000 бот создал криптовалюту.
Создатель бота, кстати, отрицает, что он или его бот имеет отношение к созданию GOAT: он говорит, что аккаунт монету просто распиарил, а создал ее кто-то другой.
Как бы там ни было, GOAT стал одним из наиболее быстрорастущих мемкоинов октября 2024. Так что учимся торговать, как ИИ
😁66👍10❤7🤯3🔥2
Чужие среди своих: даже сотрудники Apple считают, что ИИ компании отстает от индустрии на 2 года 😔
Инсайдеры говорят, что Apple сильно преувеличивает возможности своего ИИ. В частности, фишки Apple Intelligence на самом деле не впечатляют, а новые функции, которые рекламируют для свежего iPad mini, и вовсе будут доступны только в конце зимы.
Сотрудники признают, что Apple имеет огромный потенциал, тк может запустить свой ИИ на огромной базе устройств, но тем не менее утверждают, что до настоящего расцвета ИИ от Apple пока очень далеко.
Инсайдеры говорят, что Apple сильно преувеличивает возможности своего ИИ. В частности, фишки Apple Intelligence на самом деле не впечатляют, а новые функции, которые рекламируют для свежего iPad mini, и вовсе будут доступны только в конце зимы.
Сотрудники признают, что Apple имеет огромный потенциал, тк может запустить свой ИИ на огромной базе устройств, но тем не менее утверждают, что до настоящего расцвета ИИ от Apple пока очень далеко.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁59👍5❤4🤔4
Data Secrets
Обычный день в команде аналитиков v2.0
Обычный день в команде аналитиков v3
😁130🤓12❤5⚡3☃1🙈1
Forwarded from Data Secrets | Карьера
Карьерный рост в Data Science и Machine Learning: взгляд изнутри от Александра Толмачева – директора по машинному обучению и анализу данных в Ozon Fintech
Александр – настоящий чемпион Data Science. За свою карьеру он успел создать несколько успешных стартапов, преподавал в ВШЭ и Сколково, создавал свои курсы и конференции, работал на нескольких ведущих ML-должностях, а сейчас руководит командой из 100+ Data-специалистов в Ozon Fintech.
Мы задали ему несколько вопросов о том, какие скиллы по-настоящему важны в ML-карьере, как развиваться в Data Science и что делать, чтобы достичь руководящей должности в бигтехе. В карточках – основные тезисы, а полный текст разговора ищите здесь.
В качестве приятного бонуса прилагаем полезные ссылки, которыми с нами поделился Саша:
➡️ Информация о том, где после ухода курсеры найти ту самую специализацию по DA/ML от от МФТИ и Яндекс
➡️ Гайд, как пройти путь джедая в DS
➡️ И, конечно, канал @analytics_kaanal: там Саша и еще 24 директора по данным анонимно и весело обсуждают заказчиков, сплетничают, делятся болями и опытом, рекомендуют разные книги и заряжают любовью к данным. Обязательно к подписке!
Александр – настоящий чемпион Data Science. За свою карьеру он успел создать несколько успешных стартапов, преподавал в ВШЭ и Сколково, создавал свои курсы и конференции, работал на нескольких ведущих ML-должностях, а сейчас руководит командой из 100+ Data-специалистов в Ozon Fintech.
Мы задали ему несколько вопросов о том, какие скиллы по-настоящему важны в ML-карьере, как развиваться в Data Science и что делать, чтобы достичь руководящей должности в бигтехе. В карточках – основные тезисы, а полный текст разговора ищите здесь.
В качестве приятного бонуса прилагаем полезные ссылки, которыми с нами поделился Саша:
“Не хватит и целой жизни, чтобы полностью насладиться любовью к данным и моделированию.” – говорит Александр, – “Я всегда открыт, рад любым вопросам и готов помочь вам в вашем пути, пишите – @aa_tolmachev! ”
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍27🤯14❤6🤨5🔥1
У Google сегодня на повестке дня статья "What Are the Odds? Language Models Are Capable of Probabilistic Reasoning", которую приняли на EMNLP 2024
Статья исследует, способны ли LLM к вероятностному мышлению: то есть могут ли они осмыслить выборку как совокупность с ее законами и параметрами, и на основании этого делать какие-то выводы об отдельных кейсах. Другими словами, способны ли модели к математической дедукции.
Для того, чтобы это проверить, ученые давали моделькам три разных вида задач (обычное вычисление вероятностей, сэмлинг образцов и вычисление перцентилей), а также тестировали разные виды контекста: обычные идеальные распределения (например, нормальное или степенное), real world распределения (данные о климате) и аппроксимированные real world распределения, то есть нечто среднее.
Оказалось, что лучше всего LLM перформят в задаче вычисления перцентилей на идеальных распределениях, а вот с сэмплингом и реальными данными им пока сложно. Но главный вывод: модели все-таки обладают способностью к вероятностному мышлению, вопрос только в том, как из них эти способности вытаскивать.
Статья исследует, способны ли LLM к вероятностному мышлению: то есть могут ли они осмыслить выборку как совокупность с ее законами и параметрами, и на основании этого делать какие-то выводы об отдельных кейсах. Другими словами, способны ли модели к математической дедукции.
Для того, чтобы это проверить, ученые давали моделькам три разных вида задач (обычное вычисление вероятностей, сэмлинг образцов и вычисление перцентилей), а также тестировали разные виды контекста: обычные идеальные распределения (например, нормальное или степенное), real world распределения (данные о климате) и аппроксимированные real world распределения, то есть нечто среднее.
Оказалось, что лучше всего LLM перформят в задаче вычисления перцентилей на идеальных распределениях, а вот с сэмплингом и реальными данными им пока сложно. Но главный вывод: модели все-таки обладают способностью к вероятностному мышлению, вопрос только в том, как из них эти способности вытаскивать.
👍43❤9😁4
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤨135😁27🗿15👍7🌚4❤3
А у Anthropic новая волна наружной рекламы без переходов на личности. Интересно, что хотел сказать автор? 🤔
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁72🔥13👍5❤1👏1
447839882_313401218505975_3018145354897668074_n.pdf
9.4 MB
Оказывается, летом Meta выпустила супер-крутое пособие по базе VLM
Книжка так и называется: "An Introduction to Vision-Language Modeling". По оглавлению:
➡️ Краткие исторические справки про CLIP, FLAVA и др.
➡️ Прекрасная глава под названием "Гайд по обучению VLM" со всеми подробностями про ПО, данные, предобученные модели, алаймент и файнтюнинг
➡️ Бенчмаркинг и дополнительные разделы про видео в VLM
Кайф, в общем. Добавляем в бэклог
Книжка так и называется: "An Introduction to Vision-Language Modeling". По оглавлению:
Кайф, в общем. Добавляем в бэклог
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥33⚡14❤9👍6 3
Data Secrets
Тем временем в сети пошел слушок, что OpenAI собирается сменить лого Как вам бублик? 🐱
Следуя примеру OpenAI, меняем аватарку в канале. Надеемся, у нас получился более удачный ребрендинг, чем у Альтмана 🔵
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁116 55🔥37❤🔥6❤5👍4🤯3🤩2🤓1🙈1
