Это расширение для Chrome блокирует социальные сети, пока вы не закричите (буквально) от муки.
Познакомьтесь с Панкаджем Танваром, разработчиком нового расширения для Chrome с уникальным подходом к блокировке социальных сетей. Оно заставляет вас кричать на свой компьютер, чтобы снова получить доступ к заблокированным сайтам. В описании расширения оно называется ‘инструментом повышения продуктивности’, который разблокирует доступ только после того, как вы произнесете что-нибудь глупое вслух. Однако кричать на свое устройство – это не единственное, что оно умеет.
![Оптимизация семи биофизических параметров резервуара с использованием байесовского подхода выявила чёткие кластеры, специфичные для каждой из трёх вычислительных задач - прогнозирования, преобразования и гибридной - демонстрируя, что настройка параметров, таких как [latex]k_{off}/k_{on}[/latex], критически важна для достижения высокой производительности, причём использование параметров, оптимизированных для конкретной задачи, приводит к минимальной ошибке NRMSE, подтверждая возможность адаптации резервуара к различным вычислительным требованиям.](https://arxiv.org/html/2602.05931v1/x3.png)
![Система MINT расширяет свои знания посредством взаимодействия с человеком: сначала нейронная сеть формирует запросы, затем большая языковая модель их уточняет, а полученные ответы, уменьшая разрыв в знаниях, позволяют агенту оптимизировать действия, максимизируя [latex]Q_{\varphi}^{\*}(s,a)[/latex] для всех описателей [latex]\varphi\in\Phi\_{u\_{K}}[/latex].](https://arxiv.org/html/2602.05048v1/sys.png)
![Предложенная схема непрерывного обучения с сохранением внимания (ARCL-ViT) извлекает карты внимания [latex]\mathbf{U}_{t-1}[/latex] после завершения этапа обучения [latex]\mathcal{T}_{t-1}[/latex] и формирует маску [latex]\bar{\mathbf{M}}_{t-1}[/latex] для выделения ключевых областей, после чего, на этапе обучения [latex]\mathcal{T}_{t}[/latex], использует эту маску для выборочной обнуляции градиентов [latex]\nabla(\mathbf{W}_{q.t})^{\prime},\nabla(\mathbf{W}_{k.t})^{\prime},\nabla(\mathbf{W}_{v.t})^{\prime}[/latex] в соответствующих областях внимания, тем самым обновляя обучаемые веса [latex]\mathbf{W}_{q.t},\mathbf{W}_{k.t},\mathbf{W}_{v.t}[/latex].](https://arxiv.org/html/2602.05454v1/Fig2.png)