Только сегодня прислали письмо из облака, что вместо Redis теперь будет Valkey и всех на него переводят. Интересно, будет ли мотивация обратно все менять.
следует искать не строгое и идеальное решение, а просто "достаточно хорошее"
Ну в этом и была проблема, что я не смог ничего объяснить, потому что этому учат как раз в вузах и вообще задача знакома хотя бы энтузиастам. Не помогли ни статьи про миллион долларов, ни статьи с десятками хороших решений. Требовалось ПО для большого ритейла. Короче, суперкомпьютер бы не помог тому, что я видел. Все равно, что написать сортировку на миллион строк и каждый раз ее править под конкретный случай.
Тут просто многие говорят, что с текущими проблемами в образовании всего несколько толковых выпускников, я с ними согласен, потому что сам это видел.
Но почему то все остальные считают, что большинство самоучек почему то обязательно толковые, но на практике выяснить это почти невозможно. Потому что или у него беспорядок в голове, или он не знает терминологии, или рассуждает на тему, которую уже в позапрошлом веке досконально изучили.
Никто не спорит с тем, что сильно зависит от человека.
Дело в структурном понимании каждой темы, насколько это актуально и почему. Пусть вы знаете, что спрашивать и даже можете оценить ответ, читать формулы.
На практике же это будет велосипедное шифрование от человека, который не до конца понимает разницу между публичным и приватным ключом (только по названиям), потому что образование ему нафиг не сдалось, кредо жизни.
Дело не в доступе к ресурсам, в универе дают только базу, все намного сложнее. Просто несколько задач из жизни, с которыми я встречался: 1. Нужно было найти свободное место на большом складе для коробки. 2. Разного класса календарные и логистические задачи. И вот перевести в плоскость науки это просто нереально, определить класс и тд. Даже перестать думать о конкретных коробках и почему решение, которое он придумал за несколько минут, не оптимальное (и что это такое). Остается придумать ему пару контрпримеров, но это все равно не меняет ничего.
В свое время между образованием и технологиями, которые реально применялись, была большая пропасть.
Вот алгоритмы, да. На работе встречались классические NP-задачи и ты не как не объяснишь начальнику самоучке или коллегам, что это такое и с чем его едят. Могут до конца жизни предлагать варианты решения или переписывать код под определенные кейсы не погрузившись в тему.
Ну это VSCode, сам GitVerse тоже Gitea, гигапродукты от СберТеха, помню интересовали моменты по CI/CD раннеру, ответы нашел в оригинальных репозиторях.
Ну все современные Cursor и тд, тоже VSCode, ничего такого.
Кстати, самое тупое, что нейронки часто делают запросы в поисковике, а там какой-нить сеошный мусор для не программистов или новичков, можно сразу новый чат начинать чтобы он не помнил этого.
Но это же преимущество есть его недостаток, ведь передача всех данных по сети зависит от качества соединения и увеличивает объём данных.
Качество связи мы не можем контролировать, а вот уменьшить количество передаваемой информации посредством сокращения JSON, — вполне.
Поэтому и подумал, что это не эстетическая необходимость. Сжатие и так хорошо должно справится с повторами, добавленные шаблоны наоборот только немного увеличат энтропию скорей всего.
Красивое решение, понятно, что с protobuf свои заморочки, но было интересно сравнить с Content-Encoding: gzip. В теории сервер сам сожмет исходные данные намного лучше.
Спасибо за модель. Извиняюсь, несколько вопросов: 1) Правильно ли я понимаю, что некоторые метрики (слышал про rogue, например) чисто математические и при высоких значениях результаты получаются не очень для человека? 2) Как справляются с такой задачей размышляющие LLM'ки? Можно ли их использовать, например, для подготовки датасетов? 3) Можно ли brief использовать для заголовков? Просто видел, что тот же IlyaGusev вроде делал отдельные модели для этой задачи. Предполагаю, что будет маловато чего-то цепляющего.
Спасибо за идею, мне кажется, можно еще дать ему дать доступ к Jira
Только сегодня прислали письмо из облака, что вместо Redis теперь будет Valkey и всех на него переводят. Интересно, будет ли мотивация обратно все менять.
Ну в этом и была проблема, что я не смог ничего объяснить, потому что этому учат как раз в вузах и вообще задача знакома хотя бы энтузиастам. Не помогли ни статьи про миллион долларов, ни статьи с десятками хороших решений. Требовалось ПО для большого ритейла. Короче, суперкомпьютер бы не помог тому, что я видел. Все равно, что написать сортировку на миллион строк и каждый раз ее править под конкретный случай.
Ну не встречал нормальных вводных в предмет или примеров из жизни, сразу доказательства, если только заранее все изучать.
Тут просто многие говорят, что с текущими проблемами в образовании всего несколько толковых выпускников, я с ними согласен, потому что сам это видел.
Но почему то все остальные считают, что большинство самоучек почему то обязательно толковые, но на практике выяснить это почти невозможно. Потому что или у него беспорядок в голове, или он не знает терминологии, или рассуждает на тему, которую уже в позапрошлом веке досконально изучили.
Да, это все кони в вакууме без практики, даже записывать не успеваешь на лекциях, не то что обдумывать, согласен.
Никто не спорит с тем, что сильно зависит от человека.
Дело в структурном понимании каждой темы, насколько это актуально и почему. Пусть вы знаете, что спрашивать и даже можете оценить ответ, читать формулы.
На практике же это будет велосипедное шифрование от человека, который не до конца понимает разницу между публичным и приватным ключом (только по названиям), потому что образование ему нафиг не сдалось, кредо жизни.
Дело не в доступе к ресурсам, в универе дают только базу, все намного сложнее.
Просто несколько задач из жизни, с которыми я встречался:
1. Нужно было найти свободное место на большом складе для коробки.
2. Разного класса календарные и логистические задачи.
И вот перевести в плоскость науки это просто нереально, определить класс и тд.
Даже перестать думать о конкретных коробках и почему решение, которое он придумал за несколько минут, не оптимальное (и что это такое). Остается придумать ему пару контрпримеров, но это все равно не меняет ничего.
В свое время между образованием и технологиями, которые реально применялись, была большая пропасть.
Вот алгоритмы, да. На работе встречались классические NP-задачи и ты не как не объяснишь начальнику самоучке или коллегам, что это такое и с чем его едят. Могут до конца жизни предлагать варианты решения или переписывать код под определенные кейсы не погрузившись в тему.
Про криптографию вообще молчу.
Ну это VSCode, сам GitVerse тоже Gitea, гигапродукты от СберТеха, помню интересовали моменты по CI/CD раннеру, ответы нашел в оригинальных репозиторях.
Ну все современные Cursor и тд, тоже VSCode, ничего такого.
Кстати, самое тупое, что нейронки часто делают запросы в поисковике, а там какой-нить сеошный мусор для не программистов или новичков, можно сразу новый чат начинать чтобы он не помнил этого.
Ну как будто тогда было бы правильнее просто использовать тип any.
В нагенерированных 177 ТБ типах автор кода все равно ничего не понимает.
Можно развлекаться с любой NP-полной задачей, которая нравится, вроде можно всегда преобразовать одну в другую, в универе проходили.
Просто превью содержит такой текст:
Поэтому и подумал, что это не эстетическая необходимость. Сжатие и так хорошо должно справится с повторами, добавленные шаблоны наоборот только немного увеличат энтропию скорей всего.
Красивое решение, понятно, что с protobuf свои заморочки, но было интересно сравнить с
Content-Encoding: gzip. В теории сервер сам сожмет исходные данные намного лучше.
Тоже понравился Iceberg, но на деле оказалось, что многие инструменты умеют только читать данные в таком формате, с записью мало кто разобрался.
Спасибо за развернутые ответы
Думаю, самое простое это в google colab скопировать код из статьи или из описания модели https://huggingface.co/utrobinmv/t5_summary_en_ru_zh_large_2048
Спасибо за модель. Извиняюсь, несколько вопросов:
1) Правильно ли я понимаю, что некоторые метрики (слышал про rogue, например) чисто математические и при высоких значениях результаты получаются не очень для человека?
2) Как справляются с такой задачей размышляющие LLM'ки? Можно ли их использовать, например, для подготовки датасетов?
3) Можно ли brief использовать для заголовков? Просто видел, что тот же IlyaGusev вроде делал отдельные модели для этой задачи. Предполагаю, что будет маловато чего-то цепляющего.
Если коротко, нужно было конкретный порт публично слушать, но можно только рандомный вроде получить