Matvey Dolganov

Будем

I’m sorry, Dave, I’m afraid I can’t do that… К рассуждениям на тему степени близости современного ИИ к человекоподобному и выше я отношусь исключительно положительно. О самоидентификации тоже можно поговорить. Но… В контексте проблем, обсуждаемых 3-5 сообщениями выше, ИИ - это таки инструмент:) Люди не занимаются ниокром, а подстраивают под свои нужды существующие технологии и просто хотят внедрить их с определенным профитом. Вот и все. Им нет дела до вопросов самоопределения моделей. Предположу, что им и не особо интересно порассуждать на тему того, что LLM подход приближается к своему потолку, и пора видоизменяться…. Свою теорию оставьте себе, они скажут)

Спасибо за текст, поставил плюсик. Но хотелось бы прокомментировать приведенные примеры. 1. Если при обучении модели (не обязательно даже нейросети) присутствует дисбаланс классов, с ним обычно борятся, благо способов много. В вашем медицинском случае руководство или этого не учло, или решило закрыть на это глаза, и поскорее внедрить технологию. 2. В случае кредитного скоринга или страховых случаев математические модели различной сложности существуют уже давно. Фактически они, как вы говорите, «решают кому жить, а кому умереть», почему именно сейчас это стало проблемой? 3. Пример случайной «радикализации» фейсбука хороший, но по сути из-за чего он возник? Из-за того, что группа разработчиков, ответственных за внедрение и поддержку механизмов ранжирования выдачи в ленте, как следует не провели А/Б тесты новых инструментов перед использованием. Если что, я их непосредственно не виню. Даже в такой компании, как мета, сотрудников этого конкретного отдела даже не 100, а как работает всё то нагромождение кода, относящееся к ленте, из них на 100% не знает никто. К примеру, в ВК за поиск и вообще все, что с ним связано, отвечают 5 (пять) человек. Возвращаясь к сути примера: в случайной радикализации виноват не ИИ, а человек, поторопившийся его внедрить. Другими словами: везде виноват человек. С его стремлениями, мотивами, трудолюбием и ленью, плюсами и минусами. ИИ - это инструмент. Если использовать молоток с умом и по назначению, а не для того, чтобы разбивать им головы, пользы точно будет больше. Просто наравне с обучением нейросетей надо обучать людей пользоваться ими грамотно.

Так на турнир пускают тех, кто eternal rating фармил, а к появлению очков плейнсволкера уже перешел в разряд ветеранов.

Тоже планирую быть. Оба дня

А Федосеев когда вылезет?)

Огромная потеря для нашего комьюнити. Боря, нам будет сильно тебя не хватать

Для того, чтобы увереннее распознавать взякие необычные версии карт типа фойл, бордерлесс и олдбордер версии новых карт, можно добавить OCR подходы ради чтения текста. Уже отмеченную EasyOCR можно использовать как есть, а можно дополнительно обучить ее RNN часть чтобы лучше читались всякие необычные шрифты, волнистые шрифты и проч. Еще как альтернатива можно использовать бесплатную (до определенного предела) Google OCR. Коробочные решения - это же прекрасно. Что касается векторного подхода с эмбеддингами - топикстартер большой молодец, проделал хорошую работу. Для таких задач этот подход уже является промышленным стандартом.

Хорошая работа, прочитал с удовольствием

Делаем ваши ставки, господа. Я думаю, это кто-то из нижеупомянутых персонажей

Это Ланкаширские свиньи?

Да просто-напросто не веришь всем этим ужасным ужасам, которые якобы в доме происходят. Только посмотрите на эти лица - почти все улыбаются, все такие уверенные в себе молодцы, никто ни капли не напуган. Можно сколько угодно нагонять страха и ужаса, но если в твоей истории персонажам не страшно, то не будет страшно и тебе.

*шваркает картой по столу, как домино* - Рыба!