effective autism
Open in Telegram
@kefirski + autism Веду любимые каналы твоего лида
Show moreRussia811 560The category is not specified
279
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
No data30 days
Data loading in progress...
Similar Channels
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Tags Cloud
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
December '24
December '24
+10
in 1 channels
November '24
+10
in 0 channels
Get PRO
October '24
+16
in 0 channels
Get PRO
September '24
+46
in 0 channels
Get PRO
August '240
in 0 channels
Get PRO
July '24
+100
in 1 channels
Get PRO
June '240
in 2 channels
Get PRO
May '240
in 0 channels
Get PRO
April '24
+60
in 0 channels
Get PRO
March '240
in 2 channels
Get PRO
February '24
+123
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 21 December | 0 | |||
| 20 December | +1 | |||
| 19 December | 0 | |||
| 18 December | +2 | |||
| 17 December | 0 | |||
| 16 December | +1 | |||
| 15 December | +1 | |||
| 14 December | +1 | |||
| 13 December | 0 | |||
| 12 December | +1 | |||
| 11 December | 0 | |||
| 10 December | 0 | |||
| 09 December | 0 | |||
| 08 December | 0 | |||
| 07 December | 0 | |||
| 06 December | 0 | |||
| 05 December | +1 | |||
| 04 December | 0 | |||
| 03 December | 0 | |||
| 02 December | +1 | |||
| 01 December | +1 |
Channel Posts
Каждый раз, когда идея для исследования не оправдывает себя и метод не работает, я думаю, что нет такого понятия, как «хуевая идея».
Если достаточно долго долбить в одну точку, обязательно будет достигнут успех. Помните об этом. Никогда не стоит переключаться на что-то новое.
| 2 | Самая тяжелая задача, которую решали исследователи geometric deep learning, — это найти работу | 883 |
| 3 | ВЫБОР ПРИОРА — ЭТО СЕРВИСНОЕ ДЕЙСТВИЕ. Я НЕ ПЕРЕЖИВАЮ ИЗ-ЗА ЭТОГО. ЛЕГКИМ ДВИЖЕНИЕМ РУКИ Я ЗАПУСКАЮ ЭКСПЕРИМЕНТ.
МОЙ БАЕСОВСКИЙ МЕТОД РАБОТАЕТ ХУЕВО, ЭТО ЧЬЯ ПРОБЛЕМА — МОЯ ИЛИ ПРИОРА?
Я НЕ ОБРАЩАЮ НА ЭТО ВНИМАНИЯ И ПРОДОЛЖАЮ ДЕЛАТЬ СВОЙ PHD. ЛЕГКИМ ДВИЖЕНИЕМ РУКИ ЗАКИДЫВАЮСЬ АТАРАКСОМ. | 5 004 |
| 4 |  пожалуйста, только дайте нам еще денег | 919 |
| 5 |  No text... | 658 |
| 6 |  очередная пропаганда проклятых республиканцев | 588 |
| 7 |  ГООООООЛ | 697 |
| 8 |  No text... | 785 |
| 9 | Мы знаем дорогу к AGI, но на ней нужно будет заменить каждую KL на Optimal Transport | 652 |
| 10 |  No text... | 807 |
| 11 |  Смотрите какая потрясающая красивая статья вышла про наш ML Research ❤️
https://tinkoff-research.tass.ru/ | 877 |
| 12 | Очередной подгон от моей команды – Learn Your Reference Model for Real Good Alignment.
Я примерно год назад задумался о том, что очень странно по куче причин не обновлять референсную политику в алайнменте, поставил пару экспов, но так и не осознал происходящее. Сейчас ребята вернулись к этой теме и накопали много интересных инсайтов, которые за бесплатно бустят DPO (отличия от DPO в 10 строк кода).
Ну и по классике залетели в Daily Papers к AK | 997 |
| 13 |  «Было бы странно утверждать, что мы достигли всего, что могли, и больше ничего подобного не произойдёт»
В новом эпизоде подкаста «Рандомные дрова» поговорили с Даниилом Гавриловым, лидом направления NLP в Tinkoff Research, о трендах и будущем больших языковых моделей.
Из выпуска узнаете, как развивается индустрия машинного обучения:
— чем отличается GPT 1 от GPT 4,
— в чём сложность имплементации моделей и какие у них есть уязвимости,
— как построить карьеру в области исследований.
🎧 Слушайте на любимой подкаст-платформе
#ozontech_experts | 917 |
| 14 |  Минусы будут? | 786 |
| 15 | Куда ставить LayerNorm | 3 962 |
| 16 | Вышел второй выпуск Жёлтого Club Talks!
В этот раз к нам зашли легендарные @lashinin и @deethereal – поболтали о том, как выглядят индустриальные исследования RecSys, какое будущее ждет область, и как сочетать RnD и Research 🐊 | 1 040 |
| 17 | Мои чуваки пару дней назад выкатили кайф. Много сидели копались, а что там происходит внутри модных кернелов для линейного аттеншена, и пришли к тому, что нужно забить на все условности и просто учить кернел вместе со всеми весами модели. Статья, кстати, залетела в Daily Papers, а там в выборах как всегда победили свои.
Самое главные уроки, которые вынесли после этой статьи, что все модные sub-quadratic архитектуры мощно проигрывают в In-Context Learning, а потому не подходят в качестве серебрянной пули завтрашнего дня. | 1 007 |
| 18 | Вообще bits per byte равен 8. Хули график меняется? | 985 |
| 19 |  Внатуре. Заставляет задуматься, зачем в свое время в RNN вкорячили BPE. Недоглядели, видимо | 980 |
| 20 |  мы с @kefirski под ред черри | 926 |
