
ari(❖,❖)
326 posts







Quant trading is solved. Introducing: Minara Strategy Studio. Design strategies, backtest, compare PnL, avoid brutal drawdowns, optimize parameters, go live, all in plain words. Join the closed beta: strategy.minara.ai 🧵






Monday is ritual poker night!🌛 I literally came back from the dead with an all-in!! Ended up in 25th place—so close, but it was a blast. Can’t wait for the next game! lol🃏 - 월요일은 리추얼 포커 타임! 죽기 직전에 올인으로 살아났어요!! 아쉽게 25등으로 마무리 했지만 너무 재밌었어요. 다음 포커도 기대되네요.ㅎ @ritualfnd @ritualnet @Jez_Cryptoz @joshsimenhoff @0xMadScientist @dunken9718 @mongdiny7


Gritual💚 오늘은 Ritual Digest에서 다룬 데이터 필터링 논문 A Bitter Lesson for Data Filtering를 알아볼게요! 이 논문은 "데이터는 깨끗할수록 좋다"는 AI 업계의 상식에 정면으로 반박하는 연구예요. AI 모델을 학습시킬 때는 인터넷에서 긁어온 엄청난 양의 텍스트를 씁니다. 근데 이 데이터엔 쓰레기 글, 욕설, 의미없는 글 들이 잔뜩 섞여 있어요. 그래서 연구자들은 이걸 열심히 걸러내는 필터링 작업을 해왔죠. 근데 이 논문은 "그거 굳이 해야 함?" 라고 묻는 거예요! 필터링 안 한 날것의 데이터를 그냥 다 먹인 모델이 정제한 데이터로 학습한 모델보다 오히려 더 좋은 성능을 냈거든요. 비결은 모델 크기예요ㅋ.ㅋ 모델이 충분히 크고 학습을 오래 시키면 쓰레기 속에서도 진짜 신호를 스스로 골라내는 능력이 생긴다는 거죠. 실제로 계산해봤더니 데이터를 충분히 많이 쓰면 필터링 없는 날것의 데이터가 공들여 정제한 데이터를 앞지른다고 해요!! 그냥 많이 먹이는 게 낫다는 게 숫자로 증명된 셈 ㅎ 내일 온라인 버스킹에서 만나요! @ritualnet @ritualnet_korea


A strange fruit has appeared. 🌱 One choice. One bite. One new journey. Would you take it?






아리(@ari_seuri) 님께서 저에게 특별한 프로필 사진을 선물해 주셨어요 😊 바쁜 와중에도 한땀한땀 정성껏 그려주신 마음이 느껴집니다. 파스텔톤과 비타민을 담은 상큼함, 산뜻한 분위기에 보기만 해두 좋은걸효~ 예쁘게 오래오래 간직할께요!




Siggy Miner Ritual is live ⛏️🟢 A browser mining RPG with: - mining & enemies - energy based progression [ NO DIE ] - Josh Ritual Agent - Josh quests - skill - Skin - timed zone challenges - cleared-zone free farming - onchain progress save through Ritual Chain Feedback,bug📬

Is there anyone who wants an Abyss Eye?😊




