TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1019 · 11.09

Можно много за что ругать корпорации и современное устройство различных продуктов и сервисов, но важно понимать, что они — победители эволюционной гонки. Если вас удивляет, почему какой-то замечательный продукт не сделан, то варианта два: 1. Вы открыли совершенно новую идею, которая не пришла в голову ни единому человеку до вас; 2. Это никому не нужно. Угадайте, какой случай вероятнее. Условного Инстаграма без рекламы не существует не из-за того, что его никто не может сделать, а из-за того, что за него никто не станет платить. Почему-то так вышло, что мусор в информационно-визуальном поле для большинства людей является меньшей проблемой, тем потеря нескольких долларов в месяц (сколько стоила бы платная подписка, чтобы компенсировать отсутствие заработка на рекламе). Каждый раз, когда вы встречаете плохой продукт (забитую говном соцсеть, урезанный по функциям гаджет, скучный фильм с одними эффектами, скам-дрочилью без геймплея), который можно было бы сделать лучше, задайте себе вопрос: "Сколько людей захотят за это платить?". #life#web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tuvanlanguage

当前筛选 #tuvanlanguage清除筛选

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google