476 subscribers
479 photos
23 videos
36 files
954 links
Download Telegram
Forwarded from 📚kruasan's library
📚kruasan's library
2023-wolfram.pdf
> [O]ccupations tend to be more similar with regards to their intelligence than they are in terms of age and years of education, however not sex

> Clustering for non-cognitive traits is statistically significant, but smaller

> We found significant associations between means and standard deviation for all traits, the strongest for cognitive ability and mental health
Positive associations between mean and standard deviations were observed for neuroticism and especially extraversion, meaning that the opposite of these two traits, high levels of mental stability and the ability to work without extended human interaction, are selected for.
👍1🙏1
Forwarded from еіаі_(ой)
A Template Is All You Meme [pdf] [code]

Ця стаття досліджує роль шаблонів мемів у розумінні мемів штучним інтелектом. Автори створили датасет Know Your Meme Knowledge Base (KYMKB), що містить понад 54,000 зображень популярних мемів.

Отримуючи вектор ознак з CLIP та використовуючи nearest neighbor search, вони протестували класифікатор темплейтів мемів, який назвали Template-Label Counter (TLC). Точність системи тестувалась на п'ятьох датасетах: FigMemes, MultiOFF, MemexQA, та Memotion 3 (Task A and B).

@eiaioi
2👍2🤔1
Forwarded from Empty Set of Ideas (A)
How Laplace Would Hide a Goat: The New Science of Magic Windows

"Parallel light falls onto a glass sheet that is planar on the one side and has some gentle surface variation on the other side (bumps in the above image are vastly overemphasized; the bumps of a real magic window would be minuscule). The light gets refracted by the magic window (the deviation angles of the refracted light rays are also overemphasized in the graphic) and falls onto a wall. Although the window bumpiness shows no recognizable shape or pattern, the light density variations on the wall show a clearly recognizable image. Starting with the image that one wants to see on the wall, one can always construct a window that shows the image one has selected. The variations in the thickness of the glass are assumed to be quite small, and the imaging plane is assumed to be not too far away so that the refracted light does not form caustics—as one sees them, for instance, at the bottom of a swimming pool in sunny conditions.

Now, how should the window surface look to generate any pre-selected image on the wall? It turns out that the image visible on the wall is the Laplacian of the window surface."
👍1
Forwarded from Volodymyr Barannik
Ще хочу додати оцю супер цікаву статтю https://www.lesswrong.com/posts/D7PumeYTDPfBTp3i7/the-waluigi-effect-mega-post. Мені башку взірвала.

Коротка суть: якщо ви тренуєте LLM на дуже складному та занадто різноманітному корпусі текстів, які ще й іноді суперечать одне одному, то у вас серйозні проблеми. Якщо ви не хочете аби ваш чатбот у випадковий момент бажав смерті користувачу або повідомляв зовсім неправдиві факти, і якщо ви вирішуєте пофіксити це за допомогою RLHF (reinforcement learning with human feedback), то насправді ви ще більше погіршите своє становище, хоч на перший погляд може здаватися що все класно і у вас вийшло зробити так, аби модель не говорила "неправильні речі". Чому? Відповідь у статті.

Можливо це підходить не лише до LLM'ок, а і до перекладачів. Щоправда тут необхідна умова це різноманіття, складність та суперечливість текстів з тренувального датасету. Тобто це не релевантно для @dpproger. Але в загальному випадку гадаю що знати таке варто