Градиент обреченный
8.44K subscribers
919 photos
21 videos
8 files
496 links
Download Telegram
#gemini_cli

Накидал простой MCP сервер и прописал его в settings.json gemini cli.

Теперь он умеет ходить по проекту, рисовать по нему постеры, комиксы и т.д. и вставлять их readme.
17🤯8🔥63🤔1
true story
🤣83💯10🤷‍♂11😁1🤝1
ПРЕМЬЕРА НОВОГО ВЫПУСКА НА КАНАЛЕ «ВСЕЛЕННАЯ ПЛЮС».

Искусственный интеллект решает задачи лучше или хуже мозга?
Способен ли он думать, как мы?
И возможно ли восстание нейросетей?

Обсуждают физик Алексей Семихатов, астроном Владимир Сурдин и специалист в области машинного обучения и директор по развитию технологий ИИ в Сбере Сергей Марков.

Ставьте лайк под видео (если Вы за людей) или дизлайк (если Вы за машины) и смотрите:

https://www.youtube.com/watch?v=WrmW_d5NHOg
https://www.youtube.com/watch?v=WrmW_d5NHOg
https://www.youtube.com/watch?v=WrmW_d5NHOg
🔥21👍6💯32😁1🐳1🗿1
Мы тут обновили датасет FLORES+ до версии 3.0, вмёржив ряд правок, накопившихся за последние месяцы:

1) Добавили ладинский язык, на котором говорят в районе Доломитовых Альп. Он выглядит похоже на итальянский с лёгким вайбом французского и немецкого, и там есть буквы öëü 🙃
2) Обновили орфографию для чувашского и даргинского (там прежде было много случаев использования латинских букв, например, Ă и I, вместо похоже выглядящих кириллических Ӑ и Ӏ*).
3) Обновили номера предложений для аранского диалекта (это вариант окситанского языка, на котором говорят в одной долине в Пиренеях); прежде они неправильно сопоставлялись с предложениями на других языках.

С ладинским, в датасете теперь 222 различных вариаций языков, и можно оценивать качество перевода с любого на любой**!

Ну и да, мы всё ещё предлагаем добавлять новые языки и отправлять статью про это на нашу shared task.

А ещё мы завели substack, поэтому, если вы хотите получать новости о FLORES и других мультиязычных датасетах на электронную почту (на английском), то подписывайтесь на https://openlanguagedata.substack.com 😎

* Для тех, кто не знаком с северокавказскими языками: буква Ӏ обозначает горловой звук (разный в разных языках) и носит официальное название CYRILLIC LETTER PALOCHKA.
** Ну, почти. Датасет состоит из двух сплитов,
dev и devtest, и небольшое число языков есть только в одном из сплитов. Но большая часть - в обоих.
🔥125👍2🤝1
Прочитал тут, что Anthropic для обучения своих моделей заморочился и скупил миллионы бумажных книг, порезал их на страницы, отсканил, а потом уничтожил.

С купленной тобой бумажной книгой можно делать все, что угодно, в том числе и модели обучать, так что типа все законно.

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ljs8np/anthropic_purchased_millions_of_physical_print/
🤯34🆒7😱322
Заметил, что с использованием агентов в разработке у меня появляется отторжение к ручному выполнению простых муторных задач, которые я раньше просто брал и делал.

То ли я обленился, то ли тупею, то ли всего понемножку.

//Пишу этот пост пока курсор прокидывает поля с бэкенда на фронтенд.
💯57😁1513👍4🤝3
🔺 Появилась тут идея по разработке агента для перевода (пока переводил статью про Cursor). Основная боль, которая была, это дословный перевод, перевод и удаление малоосмысленных оборотов/восклицаний/повторений, которые в английском варианте выглядят вполне органично, исправление стиля для аудитории Хабра. Подумал над этим подумал и посоветовался с профессиональным переводчиком (Настя, спасибо 🤗). Надумал что-то такое:

1. Агент-аналитик. Делает предпереводческий анализ — собирает инфу о контексте (кто автор, когда текст был написан, кто целевая аудитория), анализирует инструкции заказчика и коммуникативную задачу. Кроме как в ТЗ, тут, наверное, можно поискать сопутствующую информацию через Perplexity, если это статья с какого-то ресурса или у автора есть другие статьи.

2. Агент-лексикограф. Выявляет потенциальные переводческие трудности — грамматические, фонетические и культурные. Ищет релевантные параллельные тексты в БД (тут подключаем хранилище с выровненными статьями, например, техническими, в которых адекватно переведены термины). БД делаем и пополняем сами, либо подключаем что-то существующее.

3. На основе работы этих агентов получаем переводческое задание с глоссарием и стилистическим рукодовством. Тут пользователь должен его отсмотреть и одобрить/поправить.

4. Агент-переводчик. Использует задание и найденные готовые соответствия из предоставленного контекста. Если соответствий нет, то должен провести переводческие трансформации (По Комиссарову, как меня научили, они могут быть лексические: транслитерация, калькирование и др.; грамматические и комплексные). Вот тут их надо как-то выявить и обновить глоссарий. Возможно, сделать это на 2 этапе.

5. Агент-рецензент. Оценивает качество перевода на основе, как меня, опять же, научили, существующей теории — репрезентативности или эквивалентности. У обоих есть разбиение по критериям, которые можно попробовать описать формально. Им же можно и просто оценивать готовые переводы. На основе оценки и рекомендаций пользователь делает какие-либо выводы, может скорректировать задание и переперевести или сразу взяться за редактуру.

👉 Думаю, такой инструмент мог бы облегчить жизнь работающим с переводом людям. Есть идеи по поводу такого или, может, кто-то такое уже сделал?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
22🔥16🤔32🤷‍♂1👎1🐳1👀1
GPT на приёме у психотерапевта 🥲

ИИзвините(сь)
😁509💔8😱3💯2
Ревью вайбкода

//Новый термин: вайбревью
😁386
На следующей неделе поеду на ACL (Association for Computational Linguistics), проходит она аж в Вене. Узнал, когда регался, что билеты на нее стоят 1000+ долларов 🤯

Наверное, там Metallica будет выступать, иначе откуда такие цены.
🔥21😁9🤯9👍1