Из-за новизны (в глобальном плане) технологии к ней более пристальное внимание: мало кого интересует скучная статистика, что тесловый автопилот попадает почти в 10 раз реже в аварии, чем средние водители (взято отсюда, но не слишком глубоко изучал) и не слишком интересно, что обычный человек попал под поезд, но сыграть на громком заголовке - всегда пожалуйста.
Не может быть это связано с тем, что при обучении обратное распространение ошибки просто не добивает до первых слоёв, из-за чего там творится хаос внутренней абстракции, а на более верхние слои оно как раз добивает? А из-за того, что англотексов просто больше, чем китайских, то английские термины глубже опускается к другим слоям, чем китайские?
Из текста видно, что автор имеет глубокое недовольство и критикует несколько аспектов связанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ):
Хайп и мошенничество: Автор начал свою карьеру в области данных и ИИ, но быстро столкнулся с распространенным мошенничеством и хайпом. Он утверждает, что многие руководители и компании не глубоко разбираются в ИИ, но активно обсуждают его внедрение без реального понимания или подготовки.
Отсутствие реального применения: Большинство проектов ИИ, по мнению автора, лишены практической ценности и созданы для личного обогащения и продвижения карьеры тех, кто вовлечен в них.
Культурные и организационные аспекты: Автор выражает сомнения в способности компаний успешно внедрять сложные технологии ИИ из-за отсутствия соответствующей культуры и квалификации сотрудников. Он подчеркивает риск потери денег и нарушения законодательства при неправильном внедрении ИИ.
Разочарование в современном обществе: Автор также выражает разочарование в широком использовании технологий ИИ без должного понимания и контроля над их применением, что может привести к серьезным последствиям для общества и личной приватности.
Итак, автор стремится к реалистичному подходу к использованию ИИ, подчеркивает важность этического взаимодействия и осуждает недостаток профессионализма и ответственности среди тех, кто вовлечен в сферу ИИ.
Когда-то делал такой алгоритм на рандоме, который генерирует нечто, действительно похожее на текст:
acterroady a ding with hat his ents and aret untimerlince merlinceed tookinger long but shursont youve on wor deablooking and amatchis lins i bet be loverlin beelin hen dragre and was gide entimeth plares ath his clospears boned him it ah gle caught as nothis
(здесь, правда, без знаков препинания, но с ними тоже работает неплохо)
Статья называется "Когда в первый рабочий день джуном смотришь на свои задач", то есть подразумевается, что всё непонятно, не можешь понять, что там написано и для чего. Прочитав статью, я тоже сначала не понял, что в ней вообще написано и для чего. А теперь понимаю - это просто пример, чтобы человек вспомнил свой первый рабочий день.
Причём кейсы транслитерации могут приводить к разным результатам даже при какой-то определённой таблице транслита. Недавно сталкивался с кейсом, когда украинцам необходимо было перевести документы на грузинский. И два документа шли разными путями укр->груз и укр->англ->груз, что привело к разным результатам. Во всех случаях перевод был верный, но результат разный, система не давала принять документы.
Из-за новизны (в глобальном плане) технологии к ней более пристальное внимание: мало кого интересует скучная статистика, что тесловый автопилот попадает почти в 10 раз реже в аварии, чем средние водители (взято отсюда, но не слишком глубоко изучал) и не слишком интересно, что обычный человек попал под поезд, но сыграть на громком заголовке - всегда пожалуйста.
Вот хорошая статья от @Shkaff на тему, почему вообще приходится вводить тёмную материю.
Не может быть это связано с тем, что при обучении обратное распространение ошибки просто не добивает до первых слоёв, из-за чего там творится хаос внутренней абстракции, а на более верхние слои оно как раз добивает? А из-за того, что англотексов просто больше, чем китайских, то английские термины глубже опускается к другим слоям, чем китайские?
Во-первых, не факт, мб гены от папы придут. Во-вторых, ну и что, девушке с настолько неправильным прикусом ходить всю жизнь из-за этого?
А какая сейчас мера точности измерения береговой линии?
Её можно отключить в настройках, кстати :)
Из текста видно, что автор имеет глубокое недовольство и критикует несколько аспектов связанных с использованием искусственного интеллекта (ИИ):
Хайп и мошенничество: Автор начал свою карьеру в области данных и ИИ, но быстро столкнулся с распространенным мошенничеством и хайпом. Он утверждает, что многие руководители и компании не глубоко разбираются в ИИ, но активно обсуждают его внедрение без реального понимания или подготовки.
Отсутствие реального применения: Большинство проектов ИИ, по мнению автора, лишены практической ценности и созданы для личного обогащения и продвижения карьеры тех, кто вовлечен в них.
Культурные и организационные аспекты: Автор выражает сомнения в способности компаний успешно внедрять сложные технологии ИИ из-за отсутствия соответствующей культуры и квалификации сотрудников. Он подчеркивает риск потери денег и нарушения законодательства при неправильном внедрении ИИ.
Разочарование в современном обществе: Автор также выражает разочарование в широком использовании технологий ИИ без должного понимания и контроля над их применением, что может привести к серьезным последствиям для общества и личной приватности.
Итак, автор стремится к реалистичному подходу к использованию ИИ, подчеркивает важность этического взаимодействия и осуждает недостаток профессионализма и ответственности среди тех, кто вовлечен в сферу ИИ.
Когда-то делал такой алгоритм на рандоме, который генерирует нечто, действительно похожее на текст:
acterroady a ding with hat his ents and aret untimerlince merlinceed tookinger long but shursont youve on wor deablooking and amatchis lins i bet be loverlin beelin hen dragre and was gide entimeth plares ath his clospears boned him it ah gle caught as nothis
(здесь, правда, без знаков препинания, но с ними тоже работает неплохо)
Статья называется "Когда в первый рабочий день джуном смотришь на свои задач", то есть подразумевается, что всё непонятно, не можешь понять, что там написано и для чего.
Прочитав статью, я тоже сначала не понял, что в ней вообще написано и для чего.
А теперь понимаю - это просто пример, чтобы человек вспомнил свой первый рабочий день.
Имя Xie (более правильно Xiè, но английские источники написали так) транслитировано как Кси, Се, Си внутри одного текста.
(правда гугл, яндекс и дипл переводят его имя-фамилию
谢更新как "спасибо за обновление", но тут они всё же неправы)Там есть специальный раздел про "другие блокировщики". Но с AdNauseamом не получилось не смотреть рекламу - гугл это палил.
А это недоработка. Даже в JS 4 варианта - true, false, null, undefined.
Предлагаю такое решение:
Каждый раз при определении правдивости каждое из следующих значений правдиво со следующей вероятностью.false - 0%never - 10%
rarely - 20%
sometimes - 30%
occasionally - 40%
maybe - 50%
frequently - 60%
often - 70%
practically - 80%
almost - 90%
true - 100%
ТЛДР: для любого инструмента своя сфера применения, а возводить всё в абсолют глупо.
А это и не жалобное нытьё, это перевод жалобного нытья.
ТЛДР: развивайтесь, чтобы больше зарабатывать.
А зачем перевод через английский, какая проблема в переводе кит->рус напрямую?
И оффтопом вопрос, Яндекс.Переводчик намного хуже в переводе, чем DeepL. Нет статей, почему так и в чём различие разных переводчиков?
Проблема не в том, ЧТО аннонсировано, а в том, КОГДА.
... то это будет называться "удалёнка".
Это ж прям анекдот про не очень умную собаку.
Причём кейсы транслитерации могут приводить к разным результатам даже при какой-то определённой таблице транслита.
Недавно сталкивался с кейсом, когда украинцам необходимо было перевести документы на грузинский. И два документа шли разными путями
укр->грузиукр->англ->груз, что привело к разным результатам. Во всех случаях перевод был верный, но результат разный, система не давала принять документы.