Техножрица 👩‍💻👩‍🏫👩‍🔧
13.9K subscribers
1.42K photos
64 videos
28 files
762 links
Люблю высокие технологии и кушать.

Добро пожаловать, если в сферу твоих интересов тоже входят математика, DL, NLP, программирование на Python, или тебе просто любопытно, о чем на досуге размышляют люди, занимающиеся разработкой и исследованиями в ML.
Download Telegram
🤦‍♀️ #генерация
😭84😁581386💩3🙈3🤣1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2😁217😭3024💩5🤣5443
Вернемся к вопросам о Китае.

Правда что китайцы не очень вовлекают в работу иностранцев потому что им проще между собой быстро все обсудить/сделать на китайском, чем пытаться общаться на английском с некитайскими коллегами?


Да, есть такое, что русские больше предпочитают общаться между собой, а китайцы - между собой. Взаимодействия между этими кластерами есть (иначе русские, очевидно, не могли бы работать в китайской компании), но они намного менее тесные, чем внутри кластеров. Главной причиной этого мне видится языковой барьер. Для нас, русскоязычных, изучение китайского языка является сложной задачей, так как он не входит в индоевропейскую языковую семью, а значит, сильно непохож на привычные нам русский или английский. И то же верно в обратную сторону: китайцам тоже тяжело изучать английский/русский (хотя формально английский и входит в их школьную программу).

Таким образом, я встречала в Китае очень мало китайцев, с которыми можно пообщаться без знания китайского. Лучше всего из тех, кого я встречала, общались на английском менеджеры, работающие с не-китайцами или ресерчеры, которые часто ездят на международные конференции и работают в коллаборации. Обычные разработчики или менеджеры, не работающие с иностранными спецами, как правило, говорят на английском плохо. А персонал моей гостиницы вообще знал на английском всего несколько фраз, поэтому для коммуникации по всем нестандартным вопросам приходилось пользоваться автопереводчиком, что было очень неудобно, и от чего все попытки решить любой, даже простой бытовой вопрос сильно затягивались.

Впрочем, даже при разговоре с менеджером, который вроде хорошо знает английский, не всегда бывало легко понять, чего именно он от тебя хочет по работе. Если он просит каких-то конкретных действий, то, конечно, проблем нет. А вот если он говорит о каком-то плане развития на ближайшее время или чем-то таком, то начинаются проблемы. Вроде слова все по отдельности говорит понятные, а чтобы понять, какого результата человек хочет добиться в итоге, приходится сильно напрягаться, больше, чем при разговорах с каким-нибудь европейцем в похожем контексте. Не знаю точно, с чем это связано. Может, надо учиться лучше читать между строк.

Расскажи о главных различиях в том самом пресловутом "менталитете". Не люблю это слово, но — о чём у тебя получалось поговорить с китайцами, какие темы общие находились, а какие совсем не находились. Это всегда самое интересное)


В виду сказанного выше, я из китайцев общалась в основном с менеджерами, связанными с моим проектом или моей лабой. Пару раз они приглашали нас с коллегами в красивый ресторан на посиделки вместе с другими китайскими сотрудниками, и там все вместе пили много vodka. Мне, ввиду ухудшения проблем с желудком от местной еды, пить крепкого не хотелось, и это тоже воспринималось нормально - кто не хотел, тот не пил. Из разговоров за столом мне ничего особенного не запомнилось, так как глубокие философские вопросы там не затрагивались. Люди просто знакомились, обсуждали различия русского и китайского языка, китайцы спрашивали значения отдельных слов, например, "трудоголик" (которое они произносили как "чудоколик", от чего мы не сразу поняли о чем речь).

В другие разы бывало, что менеджер, например, спрашивал разное про Россию и рассказывал про свои поездки по ней. Мы, в свою очередь, спрашивали его, куда съездить на майские в Китае, и он рассказывал про свои любимые места вокруг. Также однажды он позвал нас на хайкинг в один из крупных парков неподалеку, мы ходили несколько часов, и я очень устала забираться в гору. А китайцам будто бы все нипочем - рядом забирались на тот же холм куча людей, и все были довольны, несмотря на жару.

#о_себе
87👍261122👎1😁1
Недавно по ряду каналов разошлась новость о том, что люди тупеют от ChatGPT. Потом появилось разоблачение, говорящее, что тот, кто написал эту новость, сам отупел, так как не прочитал полностью саму статью, а лишь просмотрел ее автоматическую суммаризацию, что привело к мета-иронии. Я не стала разбираться в том, кто здесь прав, кто виноват, но отметила, что сама действительно задаю ИИ-ассистентам все более и более тупые запросы с каждым днем. И тем не менее, в ответ на даже самые дегенератские запросы LLM может рассказать что-то интересное и поучительное. Так, мой дегенератский запрос на тему роботов-пылесосов привел к обсуждению проблем, возникающих при сборке датасетов для обучения систем машинного зрения этих роботов.

TW: не открывайте скриншоты, если не хотите читать про 💩

#генерация
💩76😁4919🔥8🫡44
Заключительная мораль от гемини про реальные и синтетические данные в контексте предыдущего обсуждения. Хоть в учебник по машинному обучению вставляй!

#генерация
💩66🤣2995👍554🔥32
Forwarded from ru_iseestars
Вообще, если быть точным, говно не моделируют. Эффективнее засимулировать процес высирания с гравитацией, деформацией, термодинамикой которая влияет на вязкость, все дела. Реализуется с помощью Fluid/Grain/FEM/MPM солвера либо их комбинацией, смотря какое говно необходимо, можно подцепить и RigidBody если надо чтобы в говне были всякие орешки. Всякие поливания печенья шоколадом в рекламах - делаются точно также. Когда симуляция готов - ставят цикл, который будет seed'ы перебирать в рандомах солвера и крутить туда сюда параметры (агугментация типа), ставят на симуль и по завершению симуляции, сразу на рендер, также циклом и параметры освещения и текстуры меняют, и все что угодно. Толпа моделлеров для этого не нужна, достаточно одного VFX-ера, разное фото-реалистичное говно будет выкатываться автоматически и бесконечно.
Делается вот этим софтом:
https://www.sidefx.com/docs/houdini/dyno/index.html

Сам симуляционный граф или кодовые VEX вставки LLM может помочь сгенерировать.
💩82👍221210🤪73😁3🤮3😢1😍11
Ранее в своем канале я несколько раз обсуждала проблемы современной системы рецензирования статей для научных конференций и журналов. Пример - эта серия идущих подряд постов: 1 2 3 4 , где я заодно кратко пояснила для новичков за ACL Rolling Review - самую массовую площадку для рецензирования научных работ в области Natural Language Processing, которую сама постоянно использую и в качестве автора, и в качестве рецензента.

N+1 также решили обсудить эти вопросы, только в более серьезном ключе и сконцентрировавшись на проблеме генераций рецензий с помощью LLM (а такого становится все больше и больше с каждым месяцем). Некоторое время назад они взяли у меня комментарий для своей статьи на эту тему, а вчера, наконец, вышла и сама статья:

https://nplus1.ru/blog/2025/06/27/llm-peer-review

Материал, на мой взгляд, получился интересный, особенно понравилось большое количество ссылок на дополнительные источники с новостями и исследованиями.

#академический_ликбез #наука
39👍1410🔥421