Я уже достаточно долго занимаюсь вокалом с преподавателем.
Наблюдение: получается сильно лучше если я перед упражнением мысленно говорю себе “у меня получится.” Прям лайфхак какой-то. А/B тестом конечно не замерял, но субьективно эффект очень явно ощущается.
Наблюдение: получается сильно лучше если я перед упражнением мысленно говорю себе “у меня получится.” Прям лайфхак какой-то. А/B тестом конечно не замерял, но субьективно эффект очень явно ощущается.
😁54❤15👏14
#работа
# Как собеседовать инженеров
Сейчас я расскажу как построить найм инженеров от налача и до конца на основе своего многолетнего опыта. Многим он может показаться слишком суровым. Но к сожалению не вы изобрели правила этой игры. Какой рынок труда, такой и процесс.
Для начала надо поставить в вакансии зарплату примерно вдвое выше рынка. Например, 400 000 руб. для среднего разработчика. Не пугайтесь, это все часть стратегии.
Это обеспечит вам непрекращающийся поток кандидатов. Бонус: все они будут смелыми, потому что всех "наверное я не потяну" вы уже отсеяли. Это как быть самой красивой девушкой на вечеринке.
Далее зовем кандидатов на собеседование. Но ни в коем случае не по одному, а группами по 5 - 10 человек. В HR это называется Batch Processing. Этим вы экономите себе время, проверяете людей на способность к общению в коллективе и задаете соревновательный дух.
Поведенческий отсев это первый этап собеседования. Лучший выбор: игра с музыкой и стульями. Сразу отсеиваем кандидатов, которые отказываются играть: они и на работе будут ныть "ой, я фронтенд делать не нанимался" и все в таком духе. Играем до победителя и в конце его отсеиваем: слишком склонен к конкуренции, наверняка подсидит вас.
Технический отбор. Разыгрываем по модели телешоу: всем участникам задается технический вопрос, первый поднявший руку отвечает. Ответил правильно: плюс балл. Не ответил: минус. В конце отсеиваем нижнюю половину по баллам.
Наконец, переговоры о зарплатах. Устраиваем аукцион второй цены. Например, начинаем торги с 400 тыс. рублей. Кандидаты предлагают цифры меньше, если готовы работать за такую зарплату. После победы выгоняем победителя, все равно он терпила, и нанимаем человека с предпоследним предложением. Теория игр работает на вас!
Если вы все провернули верно стоимость должна была упасть сильно ниже рынка.
#щитпостинг
# Как собеседовать инженеров
Сейчас я расскажу как построить найм инженеров от налача и до конца на основе своего многолетнего опыта. Многим он может показаться слишком суровым. Но к сожалению не вы изобрели правила этой игры. Какой рынок труда, такой и процесс.
Для начала надо поставить в вакансии зарплату примерно вдвое выше рынка. Например, 400 000 руб. для среднего разработчика. Не пугайтесь, это все часть стратегии.
Это обеспечит вам непрекращающийся поток кандидатов. Бонус: все они будут смелыми, потому что всех "наверное я не потяну" вы уже отсеяли. Это как быть самой красивой девушкой на вечеринке.
Далее зовем кандидатов на собеседование. Но ни в коем случае не по одному, а группами по 5 - 10 человек. В HR это называется Batch Processing. Этим вы экономите себе время, проверяете людей на способность к общению в коллективе и задаете соревновательный дух.
Поведенческий отсев это первый этап собеседования. Лучший выбор: игра с музыкой и стульями. Сразу отсеиваем кандидатов, которые отказываются играть: они и на работе будут ныть "ой, я фронтенд делать не нанимался" и все в таком духе. Играем до победителя и в конце его отсеиваем: слишком склонен к конкуренции, наверняка подсидит вас.
Технический отбор. Разыгрываем по модели телешоу: всем участникам задается технический вопрос, первый поднявший руку отвечает. Ответил правильно: плюс балл. Не ответил: минус. В конце отсеиваем нижнюю половину по баллам.
Наконец, переговоры о зарплатах. Устраиваем аукцион второй цены. Например, начинаем торги с 400 тыс. рублей. Кандидаты предлагают цифры меньше, если готовы работать за такую зарплату. После победы выгоняем победителя, все равно он терпила, и нанимаем человека с предпоследним предложением. Теория игр работает на вас!
Если вы все провернули верно стоимость должна была упасть сильно ниже рынка.
#щитпостинг
😁194👎43🔥14❤11👏4😱3🐳2👍1😢1
Вечный цикл компутер вижна
1. Нагромодили костылей, получили SIFT
2. Устали от костылей, изобрели ResNet
3. Нагромодили костылей, получили Faster RCNN
4. Устали от костылей, изобрели DETR
5. Нагромодили костылей, получили Grounding DINO + SAM
6. Вы находитесь здесь
1. Нагромодили костылей, получили SIFT
2. Устали от костылей, изобрели ResNet
3. Нагромодили костылей, получили Faster RCNN
4. Устали от костылей, изобрели DETR
5. Нагромодили костылей, получили Grounding DINO + SAM
6. Вы находитесь здесь
❤49😁8🤔6👍3
Forwarded from Институт AIRI
Делимся расписанием ИИшницы «Диффузионные модели и их расширения», которая пройдет в этот четверг на YouTube-канале AIRI 🍳
🔵 15:30 – Вступление, Артур Кадурин, AIRI
🔵 15:35 – «Диффузионные модели: три стороны одной медали», Дмитрий Ветров, ФКН ВШЭ, AIRI
В докладе спикер рассмотрит три способа интерпретации диффузионных моделей и кратко перечислит основные преимущества, которые дают разные способы взгляда на эту популярную генеративную модель.
🔵 15:55 – "Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models", Андрей Охотин, ФКН ВШЭ
Диффузионные модели сейчас достигают высокого качества на задачах генерации изображений и звука, однако, испытывают проблемы с генерацией данных со сложной внутренней структурой. Статья, про которую расскажет Андрей, представляет обобщение классических диффузионых моделей, позволяющее использовать не только гауссовское зашумляющее распределение. Благодаря этому удается добиться высокого качества генерации данных из таких специфических многообразий.
🔵 16:15 – «Применение генеративных картиночных моделей в рекламе» Валентин Хрульков, Яндекс
Валентин расскажет о практических сценариях использования технологии генерации картинок для улучшения привлекательности рекламных баннеров.
🔵 16:35 – "Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" Никита Гущин, Сколтех
Доклад основан на статье "Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" (NeurIPS 2023, oral). Оптимальный транспорт с помощью нейронных сетей — новое направление для решения задач непарного переноса стиля и доменной адаптации. В докладе Никита расскажет про способ связать оптимальный транспорт и диффузионные модели с помощью задачи моста Шрёдингера. Помимо рассказа о разработанном в статье алгоритме будут рассмотрены также другие уже известные алгоритмы для задачи моста Шрёдинегра и их приложения.
🔵 17:55 – "Training of an integrator of diffusion model trajectories" Вячеслав Мещанинов, ФКН ВШЭ
Диффузионные модели продемонстрировали огромный потенциал для генерации данных самой разной структуры. Однако главным их недостатком является большое количество шагов на этапе использования, необходимое для качественной генерации объектов. В докладе Вячеслав расскажет о том, как можно преодолеть данный недостаток и обучить модель, которая за один шаг способна пройти всю траекторию генерации диффузионной модели.
Сохраняйте ссылку на трансляцию, до встречи в четверг! 🍿
В докладе спикер рассмотрит три способа интерпретации диффузионных моделей и кратко перечислит основные преимущества, которые дают разные способы взгляда на эту популярную генеративную модель.
Диффузионные модели сейчас достигают высокого качества на задачах генерации изображений и звука, однако, испытывают проблемы с генерацией данных со сложной внутренней структурой. Статья, про которую расскажет Андрей, представляет обобщение классических диффузионых моделей, позволяющее использовать не только гауссовское зашумляющее распределение. Благодаря этому удается добиться высокого качества генерации данных из таких специфических многообразий.
Валентин расскажет о практических сценариях использования технологии генерации картинок для улучшения привлекательности рекламных баннеров.
Доклад основан на статье "Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" (NeurIPS 2023, oral). Оптимальный транспорт с помощью нейронных сетей — новое направление для решения задач непарного переноса стиля и доменной адаптации. В докладе Никита расскажет про способ связать оптимальный транспорт и диффузионные модели с помощью задачи моста Шрёдингера. Помимо рассказа о разработанном в статье алгоритме будут рассмотрены также другие уже известные алгоритмы для задачи моста Шрёдинегра и их приложения.
Диффузионные модели продемонстрировали огромный потенциал для генерации данных самой разной структуры. Однако главным их недостатком является большое количество шагов на этапе использования, необходимое для качественной генерации объектов. В докладе Вячеслав расскажет о том, как можно преодолеть данный недостаток и обучить модель, которая за один шаг способна пройти всю траекторию генерации диффузионной модели.
Сохраняйте ссылку на трансляцию, до встречи в четверг! 🍿
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍1
Forwarded from Первая Полоса
Компания, собравшая базу человеческих лиц со всего мира, обжаловала штраф в 9 миллионов долларов в суде Великобритании.
Американская фирма ClearviewAI, известная своим сотрудничеством с спецслужбами США и рядом скандалов из-за сбора персональных данных в европейских странах, выиграла аппеляцию по делу о штрафе в 7,5 миллионов фунтов (9,1 млн долларов), который ей в прошлом году назначил британский информационный надзорный орган — Information Commissioner's Office (ICO).
СlearviewAI использует социальные сети и другие открытые источники для сбора фотографий пользователей, а затем предоставляет свою базу данных для сопоставления, работая таким образом как сервис по установлению личности. В прошлом году в ICO пришли к выводу, что деятельность фирмы нарушает европейский и британский регламенты о защите персональных данных — людей, чья информация была использована, об этом не уведомляли.
Представители компании подали апелляцию, указав, что обслуживали в Британии только правоохранительные органы, а данные обрабатывались вне границ страны. Суд признал правоту Clearview и отменил решение о штрафе, поскольку существующие регламенты не касаются работы силовых ведомств с персональными данными.
Сейчас сервис в основном использует полиция разных государств. До 2020 года Clearview предоставлял свои услуги не только государственным, но и частным клиентам, но в результате одного из судебных разбирательств объявил, что переходит на исключительно государственное сотрудничество.
С судами по делам о незаконном использовании персональных данных пользователей фирма столкнулась в США, Франции, Италии, Греции, Канаде и Австралии. В некоторых случаях осталось неясно, удалила ли Clearview свои базы данных, признанные незаконными.
С февраля 2022 года компания бесплатно предоставляет свои услуги властям Украины, используя огромную базу фотографий из VK. По мнению экспертов, опрошенных изданием Wired, активное использование ВКонтакте украинскими силовиками для идентификации российских военнослужащих, «спорно» с точки зрения человеческих прав. Как отметили собеседники Wired, это лишь один из возможных способов применения такой технологии: она пригодна для использования и в сугубо военных целях, что само по себе имеет потенциал нарушения международно признанных прав человека.
Широко развёрнутая система распознавания лиц работает в российских городах с 2018 года. Для неё использовали технологию FindFace, которую в 2010 году называли «убийцей анонимности». Ранее в этом году СМИ сообщали, что основатели NtechLab, компании-разработчика этой технологии, покинули собственную фирму после того, как им не удалось уговорить её руководство остановить работу FindFace в России.
По различным данным, из 10 городов мира, наиболее плотно покрытых сетью видеонаблюдения, от 8 до 9 находятся в Китае. Если исключить китайские города из этого перечня, в десятке окажутся четыре крупнейших города Индии, а также Москва, Санкт-Петербург, Багдад, Лондон и Лос-Анджелес.
Фото: Ascannio / Shutterstock
#лихая_долина
Американская фирма ClearviewAI, известная своим сотрудничеством с спецслужбами США и рядом скандалов из-за сбора персональных данных в европейских странах, выиграла аппеляцию по делу о штрафе в 7,5 миллионов фунтов (9,1 млн долларов), который ей в прошлом году назначил британский информационный надзорный орган — Information Commissioner's Office (ICO).
СlearviewAI использует социальные сети и другие открытые источники для сбора фотографий пользователей, а затем предоставляет свою базу данных для сопоставления, работая таким образом как сервис по установлению личности. В прошлом году в ICO пришли к выводу, что деятельность фирмы нарушает европейский и британский регламенты о защите персональных данных — людей, чья информация была использована, об этом не уведомляли.
Представители компании подали апелляцию, указав, что обслуживали в Британии только правоохранительные органы, а данные обрабатывались вне границ страны. Суд признал правоту Clearview и отменил решение о штрафе, поскольку существующие регламенты не касаются работы силовых ведомств с персональными данными.
Сейчас сервис в основном использует полиция разных государств. До 2020 года Clearview предоставлял свои услуги не только государственным, но и частным клиентам, но в результате одного из судебных разбирательств объявил, что переходит на исключительно государственное сотрудничество.
С судами по делам о незаконном использовании персональных данных пользователей фирма столкнулась в США, Франции, Италии, Греции, Канаде и Австралии. В некоторых случаях осталось неясно, удалила ли Clearview свои базы данных, признанные незаконными.
С февраля 2022 года компания бесплатно предоставляет свои услуги властям Украины, используя огромную базу фотографий из VK. По мнению экспертов, опрошенных изданием Wired, активное использование ВКонтакте украинскими силовиками для идентификации российских военнослужащих, «спорно» с точки зрения человеческих прав. Как отметили собеседники Wired, это лишь один из возможных способов применения такой технологии: она пригодна для использования и в сугубо военных целях, что само по себе имеет потенциал нарушения международно признанных прав человека.
Широко развёрнутая система распознавания лиц работает в российских городах с 2018 года. Для неё использовали технологию FindFace, которую в 2010 году называли «убийцей анонимности». Ранее в этом году СМИ сообщали, что основатели NtechLab, компании-разработчика этой технологии, покинули собственную фирму после того, как им не удалось уговорить её руководство остановить работу FindFace в России.
По различным данным, из 10 городов мира, наиболее плотно покрытых сетью видеонаблюдения, от 8 до 9 находятся в Китае. Если исключить китайские города из этого перечня, в десятке окажутся четыре крупнейших города Индии, а также Москва, Санкт-Петербург, Багдад, Лондон и Лос-Анджелес.
Фото: Ascannio / Shutterstock
#лихая_долина
👍11😱8👀4❤3🤔1
Встретил парня из Google. 8 лет там оттарабанил. Раньше занимался там Google Glass, потом всяким спич процессингом. Теперь уволился, уехал из Долины и переехал в Португалию
Португалия стронг
Говорит тут хотя бы на улицах не грабят
Португалия стронг
Говорит тут хотя бы на улицах не грабят
❤72😁37🐳4
#лабораторный_журнал
Закрыли позицию Data Analyst, так что в моей команде прибавление.
Всего откликов: 61. Дошли до оффера двое. Искали с начала сентября, так что в целом процесс занял полтора месяца.
Вот такая вот воронка
Закрыли позицию Data Analyst, так что в моей команде прибавление.
Всего откликов: 61. Дошли до оффера двое. Искали с начала сентября, так что в целом процесс занял полтора месяца.
Вот такая вот воронка
👍52❤10👎2
Forwarded from Сиолошная
В 2019 году GPT-2 не могла достоверно считать до десяти. Всего четыре года спустя системы на основе глубокого обучения могут писать программное обеспечение, генерировать фотореалистичные сцены по запросу, давать советы по интеллектуальным темам и сочетать обработку речи и изображений для управления роботами.
С этих слов начинается новое открытое письмо «Managing AI Risks in an Era of Rapid Progress», первыми двумя авторами которого идут Yoshua Bengio и Geoffrey Hinton. Эти двое вместе с Yann LeCun называются крёстными отцами глубокого обучения, и в 2018м году получили Turing Award (аналог Нобелевской премии в мире компьютеров) за вклад в эту сферу.
Ключевые тезисы:
1️⃣ Не существует фундаментальных причин, по которым прогресс ИИ-систем замедлится или остановится на человеческом уровне. ИИ уже превзошел человеческие способности в отдельно взятых областях, таких как стратегические игры или фолдинг белка
2️⃣ Многие из потенциальных рисков вскоре могут реализоваться и тем самым создать новые, поскольку компании разрабатывают автономные ИИ-системы (AI-агенты, про которых я писал выше): системы, которые могут планировать, действовать и достигать целей в реальном мире. Хотя нынешние системы имеют ограниченную автономность, ведутся активные работы над тем, чтобы это изменить
3️⃣ Не нужно думать про захват контроля и ресурсов ИИ-системами против нашей воли — мы можем передать их добровольно. Автономные системы становятся все более быстрыми и выгодными по сравнению с людьми, и вскоре может возникнуть дилемма. Компании, правительства и военные будут вынуждены развертывать ИИ-системы и сокращать дорогостоящую проверку каждого решения человеком — иначе они рискуют оказаться вытесненными в конкурентной борьбе, ведь всегда найдется страна-сосед, где планка морали и ответственности чуть ниже. В результате автономные системы искусственного интеллекта могут все чаще брать на себя решающую роль
4️⃣ Авторы выделяют как минимум 5 технических областей в рамках AI Safety. По этим направлениям должна работать как минимум треть исследователей в компаниях, разрабатывающих AI:
— Наблюдение и контроль искренности
— Надежность систем
— Интерпретируемость
— Оценки рисков
— Решение новых проблем, возникающих из-за самых передовых моделей
5️⃣ В письме делается акцент на срочную необходимость создания национальных институтов и международного контроля. Это включает лицензирование, контроль, прохождение тестов. Как и OpenAI, авторы подчёркивают, что самое пристальное внимание должно быть уделено передовым системам, а именно небольшому количеству наиболее мощных ИИ, обученных с бюджетом в миллиарды долларов, и которые будут обладать наиболее опасными и непредсказуемыми возможностями
«Ну вот OpenAI то ясно что конкурентов хотят убить регуляциями» — к таким комментаторам у меня вопрос: а что движет подписантами? Почему они предлагают в целом то же самое? Хотят похайпить на модной теме? Или просто под старость умом поехали?🍿 жду оправдания и самые убойные теории заговора в комментариях 💬
С этих слов начинается новое открытое письмо «Managing AI Risks in an Era of Rapid Progress», первыми двумя авторами которого идут Yoshua Bengio и Geoffrey Hinton. Эти двое вместе с Yann LeCun называются крёстными отцами глубокого обучения, и в 2018м году получили Turing Award (аналог Нобелевской премии в мире компьютеров) за вклад в эту сферу.
Ключевые тезисы:
— Наблюдение и контроль искренности
— Надежность систем
— Интерпретируемость
— Оценки рисков
— Решение новых проблем, возникающих из-за самых передовых моделей
«Ну вот OpenAI то ясно что конкурентов хотят убить регуляциями» — к таким комментаторам у меня вопрос: а что движет подписантами? Почему они предлагают в целом то же самое? Хотят похайпить на модной теме? Или просто под старость умом поехали?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🤔10🔥2