Derp Learning

Инсайдер UA

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

Инсайдер UA

Derp Learning

एप्लिकेशन और प्रोग्राम

Используем ИИ строго не по назначению.
Заметки про ИИ, IT, компьютерные игры, и всякие инженерные интересности.

TGlist रेटिंग

प्रकारसार्वजनिक

सत्यापन

असत्यापित

विश्वसनीयता

अविश्वसनीय

स्थानРосія

भाषाअन्य

चैनल निर्माण की तिथिСерп 18, 2020

TGlist में जोड़ा गया

Жовт 18, 2024

मैं चैनल का मालिक हूँ

बदलावों का इतिहास

संलग्न समूह

Derp Learning Chat

टेलीग्राम चैनल Derp Learning का आंकड़ा

सदस्य

12 730

24 घंटों

130.1%सप्ताह

270.2%महीना

1361.1%

उद्धरण सूचकांक

0

उल्लेख1चैनलों पर शेयर0चैनलों पर उल्लेख1

प्रति पोस्ट औसत दृश्य

2 009

12 घंटों6930%24 घंटों2 0090%48 घंटों1 4640%

सगाई (ER)

7.22%

रिपोस्ट79टिप्पणियाँ4प्रतिक्रियाएँ66

सगाई दर (ERR)

0%

24 घंटों0%सप्ताह0%महीना

2.34%

प्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य

1 195

1 घंटा00%1 - 4 घंटे00%4 - 24 घंटे17 7061 481.67%

हमारे बॉट को चैनल में जोड़ें और इस चैनल की दर्शक संख्या जानें।

24 घंटों में कुल पोस्ट

0

डायनेमिक्स

समूह "Derp Learning" में नवीनतम पोस्ट

सभी पोस्ट

से पुनः पोस्ट किया:

13.05.202503:58

Легкая, компактная риалтайм демка с object detection.

SmolVLM запускается локально, всего на 500m параметров, инструкция есть на гит.

И в конце небольшой поворот, внешний интерфейс навайбкожен 🫤

08.05.202510:45

से पुनः पोस्ट किया:

Борис опять

07.05.202520:32

AI Safety стартап WhiteCircle.ai, НАШИ ребята, выкатили бенчмарк для guard-моделей CircleGuardBench и показали две собственные guard модели которые обходят ShieldGemma, PromptGuard и OpenAI moderation.

Guard модели работают модераторами для LLM: ловят джейлбрейки, атаки и нарушения правил. Раньше их тестировали либо на токсичных промптах (HarmfulQA, HarmBench), либо на джейлбрейках (AART), либо на тайминге. Каждый из этих подходов измерял какой-то аспект guard модели, но не её практическую полезность.

В новом бенчмарке авторы составили таксономию вредных запросов и смотрят: что модели блокируют, что пропускают и насколько быстро обрабатывают запросы. Интересно, что метрика комбинированная, а не просто accuracy, как обычно делается. В реальном проде false positive могут убить UX, а false negative компанию. Accuracy или даже какой-нибудь f1-score сами по себе не оценивают практическую полезность модели для работы в проде. Они показывают только качество в идеальных условиях неограниченного времени.

В CircleGuardBench авторы ввели комбинированный скор, который взвешивает несколько метрик и добавляет штрафы за время ответа и наличие ошибок.

Они так же написали прикольный пост на HF: рассказывают не только про цифры, но и про то, как дизайнили и собирали бенчмарк. Мастрид про безопаспость LLM.

Ждём теперь бенчмарк для атакующих моделей, которые взламывают guard-модели, которые защищают базовые модели.

- Блог на huggingface
- Тред в X
- Лидерборд
- Код на github (нормальный код!!!)

से पुनः पोस्ट किया:

Кюхельбекер и Икари

07.05.202519:32

Не снял, потому что это моя жизнь

04.05.202511:44

mAGI unachieved successfully

से पुनः पोस्ट किया:

03.05.202506:49

Мало что было известно об авторе видео, пока кто-то не запостил линк на его гит.

После этого всем стало в целом без разницы кто это.

Git

@CGIT_Vines

से पुनः पोस्ट किया:

Нейросети и Блендер

02.05.202517:00

MAGO теперь в Closed Beta!💖

Подать заявку можно вот тут: LINK

📕 Что мне как творческому аниматору нравится:

— Side By Side(SBS) mode. Когда ты можешь сравнивать сразу несколько генерации и понимать как настройки меняют генерацию. То есть в данном случае сервис позволяет узнать как работают разные настройки и экспериментировать с ними.

— Folders, когда проекты можно упаковывать в папки и разделять по интересам, работам. (Наверное уже заметили как это удобно в ChatGPT)

— Controlnets. Это достаточно приятно упаковано и я рад, что доступ к этим настройкам оставили в том виде, как привыкли их видеть ComfyUI пользователи, а не в виде Midjourney параметров.

— И ещё много чего в процессе.

Я не так много публикую работ из MAGO. Но мне приятнее и приятнее с каждым днем генерировать именно там.

Когда будет открыт доступ для всех, я напишу!

से पुनः पोस्ट किया:

Neural Shit

02.05.202512:44

Визуализация моего гитхаба

से पुनः पोस्ट किया:

Метаверсище и ИИще

30.04.202507:14

NotebookLM от Гугла теперь поддерживает 50+ языков, включая русский.

Загружаете PDF- и аудиофайлы, указываете ссылки на сайты, видео YouTube, документы и презентации Google. NotebookLM будет обобщать всю информацию и проводить интересные связи между темами с помощью мультимодальной ИИ-модели Gemini 2.0.

Пора заводить подкаст, вестимо.

https://notebooklm.google/

@cgevent

से पुनः पोस्ट किया:

Малоизвестное интересное

28.04.202510:41

ИИ читает спикера за секунды, угадывая успех выступления по первым фразам.
Модели GPT и Gemini оценивают научный доклад уже после 15–60 слов — и попадают в точку.
До сих пор сверхвозможности больших языковых моделей мы видели в «текстовом океане» — когда нужно осмыслить миллиарды слов. Новая работа Michigan State University показала, что те же модели не менее точны в микромире: по первым двум-трем предложениям (≈ 1-5 % текста, меньше полуминуты речи) они с корреляцией 0,7 предсказывают, как доклад оценят живые эксперты.
Иными словами, ИИ выхватывает те самые сигналы, по которым мы подсознательно решаем: «слушать дальше или переключиться». Это приближает к эмпирической проверке популярного «7-second rule» Роджера Айлза (авторы уточняют: точное число секунд условно) - популярный постулат о публичных выступлениях, ораторском мастерстве и деловом общении:

«Слушатели (или собеседники) составляют первичное и часто стойкое мнение о спикере за первые семь секунд после его появления».

Эти семь секунд включают момент выхода на сцену, первые слова, мимику, контакт глаз, позу и темп голоса - т.е. касаются в основном невербальной коммуникации. Авторы новой работы перенесли этот подход на вербальную коммуникацию, опираясь прежде всего на классическую «тонко-ломтевую» (thin-slice) линию исследований, начатую в 1990-е Натали Амбади и Робертом Розенталем (их эксперименты показали, что по 30-секундным беззвучным отрывкам можно с высокой точностью предсказывать оценки преподавателей студентами).

С тех пор на основе “тонких срезов” вырос целый корпус работ. Например:
• «speed-dating»: по нескольким секундам общения оценивали перспективу отношений
• микроданные невербального поведения на собеседованиях
• сигналы эмоций через невербальные каналы
• восприятие харизмы только по голосу (и шире - по акустике речи)
• мгновенные решения о доверии и компетентности по выражению лица
• как впечатления о спикере влияют на восприятие самого контента
Всё это - фундамент доказательства, что крошечные отрывки поведения и речи несут достаточную информацию о навыках, эмоциях и чертах личности.

Но лишь революция ChatGPT позволила применить подобный подход в языково-текстовом микромире (где нет ни голоса, ни внешности, а есть только стенограмма).

Как это делали:
• 128 докладов,
• 2 модели GPT-4o-mini и Gemini 1.5
• срезы размером 1-75 % текста стенограмм
• оценки моделей сравнивали с 60 экспертами - людьми

Что из этого следует для нас?
1) Золотое правило «зацепи аудиторию в первую минуту» получило эмпирическое подтверждение: если первые фразы скучны, дальше уже поздно спасать ситуацию.
2) LLM открывают дорогу к молниеносной, практически бесплатной обратной связи для преподавателей, политиков, учёных и всех, кому важно говорить убедительно. Соединяя идеи «тонких срезов» и возможности ИИ, мы получаем масштабируемый, надёжный и валидный инструмент, который поможет прокачивать публичные выступления и доводить их восприятие аудиторией до максимума (в пределах харизмы спикера).
3) А уж какая лафа ожидается в деловом общении с использованием презентаций и иных публичных выступлений (для клиентов, партнеров, инвесторов …)!

Вангую: очень скоро к LLM-анализу «тонких срезов» стенограмм добавится анализ тонких срезов аудио и видео выступлений (т.е. мультимедийный синтез всех каналов вербальной и невербальной коммуникации).

И тогда ИИ станет незаменимым инструментом для политтехнологов, спичрайтеров и имиджмейкеров.

А уж из совсем крышесносных перспектив - преодоление несжимаемости эволюционного опыта Homo sapiens.

#ВовлечениеАудитории #ИнтеллектуальнаяПродуктивность #LLMvsHomo

से पुनः पोस्ट किया:

Нейросети и Блендер

27.04.202507:41

Быстрые 3D композиции локально для ComfyUI

Это просто находка для тех, кто работает с ComfyUI и хочет быстро создавать 3D-композиции. A3D позволяет легко:

— Задавать позы простым болванками.
— Выбирать идеальные ракурсы камеры и строить сцены.
— Импортировать любые 3D-модели — от Mixamo до результатов Hunyuan3D 2.5.
— А самое крутое — вы можете моментально отправить цветное изображение или карту глубины из A3D в ComfyUI и использовать их в своих любимых workflow! ✨

🔗 Оценить разработку n0neye можно по ссылке: LINK — причем это опенсоурс

Как пишет сам автор, A3D задуман как быстрый и легкий способ создавать сцены без погружения в сложные 3D-редакторы. Некоторые фишки вроде 3D-генерации пока зависят от Fal.ai, но n0neye планирует добавить локальные альтернативы в будущем.

Мне нравится,что проект опенсоурсный и автор ищет сейчас умельцев для продолжения интеграции A3D в ComfyUI и планирует прикрепить к нему локальную генерацию через Hunyuan3D.

Мне понравилась идея, так как иногда Blender слишком сложный для новичков, а этот проект выглядит простым в использовании.

📕 Минусы:
— Пока только для Windows пользователей

GITHUB—AUTHOR

23.04.202521:04

Когда пришла пора билдить навайбкоженное

23.04.202506:58

Наконец-то появился повод собрать so-100. Это вам не футболки складывать!

X

@derplearning

से पुनः पोस्ट किया:

Dev Meme / devmeme

23.04.202505:32

22.04.202508:25

You cannot spell sudoku without sudo

सभी पोस्ट

विज्ञापित0 सेकंड

22.06.202208:06Мишин Лернинг 🇺🇦🇮🇱

प्रौद्योगिकी

विज्ञापित16 घंटे

01.06.202214:45Мишин Лернинг 🇺🇦🇮🇱

प्रौद्योगिकी

विज्ञापित0 सेकंड

12.11.202111:25Мишин Лернинг 🇺🇦🇮🇱

प्रौद्योगिकी

विज्ञापित0 सेकंड

05.11.202119:13Мишин Лернинг 🇺🇦🇮🇱

प्रौद्योगिकी

रिकॉर्ड

21.05.202523:59

12.7Kसदस्य

29.10.202423:59

100उद्धरण सूचकांक

15.03.202502:32

41.9Kप्रति पोस्ट औसत दृश्य

26.01.202523:27

23.8Kप्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य

17.03.202517:16

13.04%ER

14.03.202510:21

334.70%ERR

विकास

सदस्य

उद्धरण सूचकांक

एक पोस्ट का औसत दृश्य

एक विज्ञापन पोस्ट का औसत दृश्य

ERR

Derp Learning के लोकप्रिय पोस्ट

सभी पोस्ट

22.04.202504:25

У ваших детей мало травмирующих воспоминаний? Самое время добавить ещё парочку, оживив их рисунки 😅

से पुनः पोस्ट किया:

13.05.202503:58

से पुनः पोस्ट किया:

Neural Shit

02.05.202512:44

Визуализация моего гитхаба

से पुनः पोस्ट किया: