Data Maximalist

Data Science. Machine Learning. Deep Learning.

[Jacek Dziwisz @jacekdziwisz]

Port na 30 lotów kosmicznych dziennie robi wrażenie. Cokolwiek by nie mówić to Elonie takie projekty to absolutna baza. Czas wprowadzić rotacje statków orbitalnych na częstotliwość autobusów miejskich 🚀

[Jacek Dziwisz @jacekdziwisz]

Kiedy telemetria jest tak agresywna, że WebAudio API blokuje ci słuchawki. Piękne przyłapanie Alibaba na gorącym uczynku.

[Jacek Dziwisz @jacekdziwisz]

Żaden lab nie przyznaje się do tego modelu, ale nikt nie rozdaje za darmo 1M kontekstu, pełnej multimodalności i przepustowości na poziomie 100T tokenów dziennie. To musi być blind test tier-1 labu.

[Elon Musk @elonmusk]

@DOGE is inevitable

[World @worldnetwork]

Big day for AI 👀

[Data Maximalist @datscien]

@PolanskiL_ @szczepan_wojcik @ZandbergRAZEM ZaNbErG nIe JeSt KoMuNisTą xDDD https://t.co/PULo3Kz01V

[Data Maximalist @datscien]

@coinbase When $ADA?????

[Charles Hoskinson @IOHK_Charles]

When Shelley? Here you go

[Data Maximalist @datscien]

@coinbase when $ADA??????

[Wojciech Zaremba @woj_zaremba]

OpenAI works towards neural network interpretability as one of the mechanisms for safety. Being able to say how networks solve problems should allow us one day to ensure that they behave in an intended way.
https://t.co/t24cBIL541

[Hadley Wickham @hadleywickham]

usethis 1.6.0 is out now: https://t.co/bqA1bdhffo — new tools for GitHub actions (now our preferred CI platform), tweaks to package creation, package contribution, and many minor improvements & 🐛 fixes #rstats

[Data Maximalist @datscien]

@wpaczos @krzysztof_ro @LBalcerowicz Które z nich w mainstreamie odbiły się najgłośniejszym echem? Chętnie się zapoznam. Najlepiej gdyby autor udostępnił paper razem z kodem i datasetem tak jak na https://t.co/gnptXpnMbH

[Data Maximalist @datscien]

@wpaczos @krzysztof_ro @LBalcerowicz Jeżeli masz na myśli współczesne modele wieloagentowe to zgoda, sztywno ustalone reguły aprioryczne nie są w stanie dobrze tłumaczyć ekonomii. Tylko w moim przekonaniu należałoby budować dynamiczne modele wa - agenci mają dynamiczną strukturę preferencji zmieniającą się w czasie

[Data Maximalist @datscien]

@wpaczos @krzysztof_ro @LBalcerowicz Osobiście uważam, że przyszłością ekonomii są bardzo skomplikowane modele wieloagentowe, które garściami czerpią z dorobku Austriackiej Szkoły Ekonomii. I tutaj faktycznie moc obliczeniowa możesz spowodować pewną rewolucje. Tylko to nie ma wiele wspólnego z ekonometrią.

[Data Maximalist @datscien]

@wpaczos @krzysztof_ro @LBalcerowicz Nie wydaje mi się, żeby to, że błędne twierdzenia ekonomistów zostały zweryfikowane empirycznie dawało ekonometrii jakieś metodologiczne podstawy do szukania przyczynowości. Oczywiście są sieci bayesowskie, które pozwalają modelować przyczynowość ale to też nie zawsze działa

[Data Maximalist @datscien]

@wpaczos @krzysztof_ro @LBalcerowicz Zrozum, że ja nie dokonałem kompleksowego porównania systemów Irlandii i UK tylko powiedziałem, że produktywność pracy jest dzisiaj wyższa w Irlandii a przed rządami labourzystów była zdecydowanie wyższa w UK. Nie chce się wikłać w dyskusje o poziomie życia.

[Data Maximalist @datscien]

@wpaczos @krzysztof_ro @LBalcerowicz Ekonometria jest użytecznym narzędziem w różnych przypadkach ale ekonomia potrzebuje kompleksowych teorii o charakterze aprioryczno-dedukcyjnym. Ekonometria ma role pomocniczą w ekonomii i jeżeli wychodzą w niej wnioski sprzeczne z teorią to znaczy, że coś jest źle z modelem

[Data Maximalist @datscien]

Quick summary of this year's NeurIPS - a few statistics about the conference https://t.co/1ZHxH7bSok

[Data Maximalist @datscien]

@wpaczos @krzysztof_ro @LBalcerowicz Mainstream przez lata zachwycał się modelami Pikkety’ego, który podstawił do topornego modelu Solowa realne dane i wyciągał na tej podstawie wnioski co jest jakimś metodologicznym dramatem. Ostatecznie ludzie podpisują się pod wszystkim co trafia w ich serduszka.

[Data Maximalist @datscien]

@wpaczos @krzysztof_ro @LBalcerowicz Wiele rzeczy jest mierzalnych ale każdy model ma wady, zawsze można przyczepić się do tego, że np. w przypadku X źle został dobrany poziom agregacji danych. Obracanie danymi tak by przedstawić możliwie jak najbardziej obiektywnie rzeczywistość to jest bardziej sztuka niż nauka