Долейте ликвидности на всякий и перепроверьте все
Меня к хуям ликвиднуло 🤣
Меня к хуям ликвиднуло 🤣
1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from CPAGRAM - Арбитраж трафика и маркетинг
Евгений Иванов 20 раз упоминается в файлах Эпштейна
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
7 4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Оклеил же байк свой, но после покупки его так на себя и не оформил, теперь хуй знает что в голову взбрело решил на себя переоформить )нахуй не надо, один хуй тут его и оставлю) но теперь что бы переоформить нужна страховка, что бы сделать страховку нужно зарегать его в новом цвете, что бы зарегать в новом цвете нужна справка о смене цвета, тока потом страховка потом переоформление и все хуй знает ради чего…. Короче чисто головняк сам себе придумал :-)
8 5
Сегодня вам могут написать люди от ABC Hotel - не игнорируйте, пообщайтесь, посмотрите, изучите варианты, уверен - они вам покажутся привлекательными ))))
Детали чуть позже )
@Pacan
Детали чуть позже )
@Pacan
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Миша (@CasinoCrisa)- редко, но метко!
Рекомендую к подписки кстати, постами голову не ебет, если что-то пишет то всегда охуенно!
@CasinoCrisa
Рекомендую к подписки кстати, постами голову не ебет, если что-то пишет то всегда охуенно!
@CasinoCrisa
Forwarded from casinokrisa
Доброе утро, коллеги.
Я всегда с уважением отношусь к чужой работе, поэтому не буду писать, какую хуйню записал автор, а попробую поговорить о сути. В ролике рассказывают про алгоритмы X и подают это как откровение, будто зрителю впервые показывают устройство сложной системы. Оказывается, у алгоритма есть оркестратор, сборщик контента, ML-ассистент и кандидатный пайплайн. То есть система не просто хаотично раскидывает посты по ленте, а анализирует, сортирует и ранжирует их. Новость, конечно, впечатляющая. Мы-то думали, что социальные сети работают на магии и случайности.
Если человек берётся объяснять алгоритмы, логично ожидать не экскурсию по архитектурной схеме, а разговор о механике. Не названия модулей, а ответ на простой вопрос: почему один пост получает тысячу показов, а другой десять миллионов. Потому что реальный алгоритм — это не Thunder и Phoenix, а распределение внимания. Когда вместо этого зрителю рассказывают про пайплайны и ML, это похоже на ситуацию, когда тебе показывают двигатель машины, но не объясняют, где у неё педаль газа.
Если отбросить всю обёртку, алгоритм X устроен довольно прагматично. Он пытается оценить вероятность того, что конкретный пост будет интересен конкретному пользователю, и параллельно вероятность того, что этот пост вызовет негативную реакцию. Вся магия исчезает, когда это сводится к простой математике, которая выглядит примерно так:
Но самое интересное здесь не сама формула, а веса. Именно веса определяют, что считается ценным действием, а что шумом, что усиливает пост, а что его убивает, что система считает вовлечённостью, а что раздражением. И вот эти веса никто никогда не показывает. Их не выкладывают на GitHub, их не обсуждают в разборах, их не объясняют в роликах. Потому что именно в них спрятана реальная логика платформы.
И, кстати, в видео несколько раз говорится, что в Telegram есть более подробный разбор алгоритма. Честно пытался найти, но, видимо, алгоритмы X работают прозрачнее, чем навигация по этому каналу. Если я что-то пропустил и этот разбор действительно существует, закиньте ссылку в комментарии. Интересно посмотреть, где там начинается реальная механика, а где заканчивается пересказ схемы из репозитория.
Я всегда с уважением отношусь к чужой работе, поэтому не буду писать, какую хуйню записал автор, а попробую поговорить о сути. В ролике рассказывают про алгоритмы X и подают это как откровение, будто зрителю впервые показывают устройство сложной системы. Оказывается, у алгоритма есть оркестратор, сборщик контента, ML-ассистент и кандидатный пайплайн. То есть система не просто хаотично раскидывает посты по ленте, а анализирует, сортирует и ранжирует их. Новость, конечно, впечатляющая. Мы-то думали, что социальные сети работают на магии и случайности.
Если человек берётся объяснять алгоритмы, логично ожидать не экскурсию по архитектурной схеме, а разговор о механике. Не названия модулей, а ответ на простой вопрос: почему один пост получает тысячу показов, а другой десять миллионов. Потому что реальный алгоритм — это не Thunder и Phoenix, а распределение внимания. Когда вместо этого зрителю рассказывают про пайплайны и ML, это похоже на ситуацию, когда тебе показывают двигатель машины, но не объясняют, где у неё педаль газа.
Если отбросить всю обёртку, алгоритм X устроен довольно прагматично. Он пытается оценить вероятность того, что конкретный пост будет интересен конкретному пользователю, и параллельно вероятность того, что этот пост вызовет негативную реакцию. Вся магия исчезает, когда это сводится к простой математике, которая выглядит примерно так:
score(post, user) ≈
w₁·like + w₂·reply + w₃·repost + w₄·profile_click + w₅·dwell_time −
v₁·hide − v₂·report − v₃·negative_feedback
Но самое интересное здесь не сама формула, а веса. Именно веса определяют, что считается ценным действием, а что шумом, что усиливает пост, а что его убивает, что система считает вовлечённостью, а что раздражением. И вот эти веса никто никогда не показывает. Их не выкладывают на GitHub, их не обсуждают в разборах, их не объясняют в роликах. Потому что именно в них спрятана реальная логика платформы.
И, кстати, в видео несколько раз говорится, что в Telegram есть более подробный разбор алгоритма. Честно пытался найти, но, видимо, алгоритмы X работают прозрачнее, чем навигация по этому каналу. Если я что-то пропустил и этот разбор действительно существует, закиньте ссылку в комментарии. Интересно посмотреть, где там начинается реальная механика, а где заканчивается пересказ схемы из репозитория.