𝙹𝚘𝚑𝚊𝚗 on Nostr: #виброкодинг #лытдыбр #СоциальныеСети #Fediverse ...
#виброкодинг #лытдыбр #СоциальныеСети #Fediverse #ChatGPT #статистика
Отлично. База предпочтений готова: 2309 постов × 384 измерения.
Теперь начинается самое интересное — собственно рекомендация. Предлагаю сначала сделать офлайн-тест на уже известных данных, не трогая Mastodon:
взять один лайк;
найти среди остальных лайков наиболее похожие посты;
вывести, что модель считает похожим;
посмотреть глазами, насколько это вообще соответствует твоему вкусу.
Это важно сделать до подключения глобальной ленты: если семантическая модель понимает твои лайки плохо, сначала поправим методику.
Следующим шагом сделаем find_similar.py, который позволит указывать номер понравившегося поста и получать, например, 10 наиболее похожих лайков с процентом сходства.
Ну вот как всегда — «на самом интересном месте» 😢 Ну ниче, приду с работы — бум допиливать 😉
Published at
2026-09-07 05:29:46 UTCEvent JSON
{
"id": "f4560fff3af34e360ed1faaae2c7333dce888a2a2565b24a8740fe509534055f",
"pubkey": "58d65df485619b846a9c507e01f8c3522590ffd283d1ba3387018eaa24baf31b",
"created_at": 1788758986,
"kind": 1,
"tags": [
[
"t",
"виброкодинг"
],
[
"t",
"лытдыбр"
],
[
"t",
"социальныесети"
],
[
"t",
"fediverse"
],
[
"t",
"chatgpt"
],
[
"t",
"статистика"
],
[
"proxy",
"https://infosec.space/ap/users/116308032447039449/statuses/117228108964179798",
"activitypub"
]
],
"content": "#виброкодинг #лытдыбр #СоциальныеСети #Fediverse #ChatGPT #статистика \n\nОтлично. База предпочтений готова: 2309 постов × 384 измерения.\n\nТеперь начинается самое интересное — собственно рекомендация. Предлагаю сначала сделать офлайн-тест на уже известных данных, не трогая Mastodon:\n\nвзять один лайк;\nнайти среди остальных лайков наиболее похожие посты;\nвывести, что модель считает похожим;\nпосмотреть глазами, насколько это вообще соответствует твоему вкусу.\n\nЭто важно сделать до подключения глобальной ленты: если семантическая модель понимает твои лайки плохо, сначала поправим методику.\n\nСледующим шагом сделаем find_similar.py, который позволит указывать номер понравившегося поста и получать, например, 10 наиболее похожих лайков с процентом сходства.\n\nНу вот как всегда — «на самом интересном месте» 😢 Ну ниче, приду с работы — бум допиливать 😉",
"sig": "381b0caf7c1c60972f3ef905261c15228e66a89850532e126ce4a21d88d39b0385a41ad8a161b3f341844d7f315e4ac8491e7a3b608c84db43067f80f9dac24f"
}
