Портирование фреймворка ROOT на архитектуру e2k
https://ift.tt/BIJsROQ
Современная наука невозможна без компьютерных вычислений — от обработки результатов измерений до моделирования процессов. Одним из наиболее широко используемых инструментов для вычислений в ядерной физике и физике высоких энергий является фреймворк ROOT, разрабатываемый в CERN.
https://ift.tt/BIJsROQ
Современная наука невозможна без компьютерных вычислений — от обработки результатов измерений до моделирования процессов. Одним из наиболее широко используемых инструментов для вычислений в ядерной физике и физике высоких энергий является фреймворк ROOT, разрабатываемый в CERN.
Как ChatGPT удалил в нашем чате 555 спам-сообщений с точностью 98,38%
https://ift.tt/q6fu5NL
Небольшой православный телеграм-канал на ~4 тыс. чел., где я состою в числе редакторов, ежедневно атакуют спамеры. Ввиду его тематики к обычному спаму прибавляется еще и разный специфический, о чем я скажу позже. Поэтому без бота-модератора нам не обойтись.Сначала я написала простого бота на aiogram, который фильтровал сообщения по ключевым словам. Но этого оказалось недостаточно... Код на Python, скрины и цифры
https://ift.tt/q6fu5NL
Небольшой православный телеграм-канал на ~4 тыс. чел., где я состою в числе редакторов, ежедневно атакуют спамеры. Ввиду его тематики к обычному спаму прибавляется еще и разный специфический, о чем я скажу позже. Поэтому без бота-модератора нам не обойтись.Сначала я написала простого бота на aiogram, который фильтровал сообщения по ключевым словам. Но этого оказалось недостаточно... Код на Python, скрины и цифры
Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы
https://ift.tt/QYAVyFC
Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.
https://ift.tt/QYAVyFC
Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.
Мой набор для Django
https://ift.tt/a674U9s
Обнаружил у себя довольно внушительный набор инструментов, разработанных для Django в разное время и для разных целей. Все инструменты под лицензией LGPL, и почти все так или иначе используются в активных проектах. Возможно, какие-то из них окажутся полезны вам, поэтому хочу рассказать о них в этой - кратко, - и возможно, последующих подробных статьях по каким-то из инструментов отдельно.
https://ift.tt/a674U9s
Обнаружил у себя довольно внушительный набор инструментов, разработанных для Django в разное время и для разных целей. Все инструменты под лицензией LGPL, и почти все так или иначе используются в активных проектах. Возможно, какие-то из них окажутся полезны вам, поэтому хочу рассказать о них в этой - кратко, - и возможно, последующих подробных статьях по каким-то из инструментов отдельно.
Часть 2: Vision Transformer (ViT) — Когда трансформеры научились видеть
https://ift.tt/9PHUCjr
Представьте, что лингвист внезапно стал экспертом по живописи. Именно это произошло в 2020 году, когда архитектура для обработки текста — трансформеры — научилась "видеть" изображения.
https://ift.tt/9PHUCjr
Представьте, что лингвист внезапно стал экспертом по живописи. Именно это произошло в 2020 году, когда архитектура для обработки текста — трансформеры — научилась "видеть" изображения.