wowow@10:54 - In handsight
via https://twitter.com/MarcusBlimi/sta
Ļoti patīk Liepāja. Nekā jau īpaša - brauciens, maza pastaiga, restorāns, teātris, viesnīca, duša, maiga mīlēšanās, lēnas brokastis, 15 kilometri gar super mierīgu un maigu jūru, pa vidum Latvijas naftas bezīntanks kaut kur pie Pērkones, ar Coronu (no ledusskapja!!!) un soliņu zem neganti smaržojoša ceriņu krūma, vieglas pusdienas Paviljonā (cukini rullīši!!!), tad brauciens atpakaļ. Tāda atvaļinājuma sajūta it kā būtu bijis prom nedēļu, vieglums galvā un atslābums ķermenī. Ik pa laikam paspēlējos ar domu par pārcelšanos uz Liepāju (pat lūru sludinājumos) bet vai tad tas nesagrautu šo ilūziju par aizmukšanu no ikdienas?
"Grimmi" Liepājās teātrī bija super. Patīkami redzēt kaut ko patiešām oriģinālu.
Fascinējoši skatīties, ka pat "labie" krievi, jau vairāk kā gadu aizbraukuši prom no Krievijas, vēl joprojām nespēj un negrib noticēt Krievijas full-on-fašistiskajam militārismam un ir šokā, ka tagad armijā iesauks jebkuru ar vienkārši emailu, ierakstītu vēstuli vai ierakstu datubāzē, pēc tam aizvedīs uz kautkādu angāru Luhanskā un piedāvās izvēli iet pirmajās rindās Bahmutā vai mirt turpat angārā. Oh my sweet summer childs. Un joprojām Putinu turpina saukt par prezidentu.
Shrinking ir ļoti izklaidējošs. Double Fine Adventure varētu patikt videospēļu entuziastiem un vispār IT industrijā/dizainā strādājošajiem, nerdu sajūsmai par The Last of Us īsti nespēju pievienoties.
Krievu "liberālā opozīcija" ir tīrs izsmiekls (lai neteiktu pornogrāfija). Divi ārzemēs dzīvojoši "režīma kritiķi", no kuriem neviens nav Dudj/Kučeras interviju noskatījies (esot redzējuši tikai fragmentus), apspriež, kāpēc intervija ir nepareiza un cik Dudj nepareizi runā/augstprātīgi izturas pret vati un "nepiedāvā risinājumu" kā būtu pareizi sarunāties ar vati.
Ja gribas sajusties neomulīgi (it kā tāpat būtu ļoti omulīgi), tad The Last of Us S01E01 pirmās 3 minūtes tam ļoti noder. Spēli neesmu spēlējis bet seriāla pieteikums nudien spēcīgs.
via https://twitter.com/MarcusBlimi/sta
Vai jums arī pēc atgriešanās no ilgāka ceļojuma nākamas pāris dienas galva ir dulla un negriboša pieslēgties realitātei - viss šķiet tāds pusizplūdis, neobligāts un nesvarīgs.
Cik cilvēkam jābūt vientuļam, lai nopriecātos par Rīgas ūdens, bankas un Latvenergo skriptu ģenerētajiem apsveikumiem dzimšanas dienā?
Ja man būtu savs psihoterapeits, tad droši vien vajadzētu ar viņu parunāties, kāpēc mani visi šitie ziemassvētki/jaunie gadi, dzimšanas dienu un visu pārējo svētku ņemtne tik ļoti nomāc, ka jau otro gadu nafig notinos no jaunā gada un ziemīšiem uz citu valsti, kur rituāli jāizveic tikai ar draugu ģimeni, lai gan vislabprātāk vispār nekur neietu, apēstu picu un ietu gulēt desmitos (bet sprādzienmīlošie itāļi jau tik un tā neļautu gulēt). Bet kalni ir forši, pat ja trases ir ledainas vai pārāk mīkstas, alus un fiziskais nogurums ir lielisks distraktors. Šausmīgi negribas pat zvanīt ģimenes locekļiem, lai arī man ar viņiem nav nekādu (aktīvu) konfliktu.
Nekāda reporta nebūs, gads bija sūdīgs globāli, pat ja lokāli viss bija labi.
Jums arī laimīgu.
video
LLMs are generative mathematical models of the statistical distribution of tokens in the vast public corpus of human-generated text, where the tokens in question include words, parts of words, or individual characters including punctuation marks. They are generative because we can sample from them, which means we can ask them questions.
But the questions are of the following very specific kind. “Here’s a fragment of text. Tell me how this fragment might go on. According to your model of the statistics of human language, what words are likely to come next?”
It is very important to bear in mind that this is what large language models really do. Suppose we give an LLM the prompt “The first person to walk on the Moon was ”, and suppose it responds with “Neil Armstrong”. What are we really asking here?
In an important sense, we are not really asking who was the first person to walk on the Moon. What we are really asking the model is the following question: Given the statistical distribution of words in the vast public corpus of (English) text, what words are most likely to follow the sequence “The first person to walk on the Moon was ”? A good reply to this question is “Neil Armstrong”.
https://arxiv.org/pdf/2212.03551.pd
Tīrīt sniegu no jumta
Tīrīt sniegu pagalmā
Tīrīt sniegu uz ielas
Tīrīt sniegu ārā no sirds
Venediktovs šodienas intervijā mazliet izpļāpājas kā Krievijā risina domstarpības ar regulatoru - izdzer vairāk divatā ar regulatora vadītāju nekā citādi izdzer vidēji gadā. Droši vien tā tas Eho arī tur turējās pēdējos 10 gadus, uz milzīga daudzuma alkohola. Maybe izskaidro arī Sinģejevas dzēruma tiešraides, iespējams, ka arī Dožd ēterā līdz pēdējam brīdim karājās ēterā, izdzerot milzīgi daudz ar pareizajiem cilvēkiem. Vispār simpātiju daudzums pret nosacīti pasaulei atvērto krievu inteliģences daļu pēdējās nedēļas laikā ir gandrīz iztukšojies. Ne jau ilūziju sabrukuma dēļ, to itā īpaši nebija. Vienkārši kaut kādā brīdī jau kļūst vienalga un es labāk noziedošu vēl tūkstoti ģeneratoriem ukraiņiem nekā interēšos, kā vieni krievi kasās ar citiem krieviem par to, kas Latvijai jādara citādāk.
P.S. Mūsu regulators arī ir mudaki un tas licences anulēšanas lēmums/process ir apkaunojums.
Navigate: [Previous 20 | Next 20]
