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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1035 · 3.11

Yandex Cup это феерическое унижение, конечно. Набрал 229 баллов из 500, понятно что в финал не выйду. Думаю мой реальный предел где-то 350-400. Но потратил слишком много времени вот на что: 1. В задаче А (на хеширование) быстро придумал решение, но сотню баллов мне система не выдавала. На каких-то краевых случаях тесты валились, в итоге я набрал 70, потом 75, потом 88. Надо было бросать и идти дальше, в таблице у многих участников эта задача не на 100. Но потерял лишний час, то есть 20% времени. 2. Задача D заключалась в угадывании мыслей авторов. Я обсудил её позже с одним из участников, попавшим в топ-10, и он сказал то же самое. Просто он мысли угадал, а я нет, хотя концептуально я правильно решал. И тоже залип на ней, поскольку было ощущение, что я не учёл какую-то мелочь, и тесты падают из-за этого, а не потому, что она тупо сформулирована. В итоге впопыхах взялся за задачу С на сложный SQL-запрос и не успел, хотя понимал, как. За частичное решение получил 21/100. Ну и задача B на алгоритм расстановки — единственное, что далось на максимум и без задержек, однако в ней я, как мне кажется, считерил, потому что придумал как захардкодить кейсы вместо алгоритмического перебора. В целом, если исключить откровенно непродуманную задачу D, то, пожалуй, претензия у меня такая: в реальной жизни вы можете выяснить, по какой причине в конкретном случае программа не работает, а здесь не можете, и нужно гадать. И тут очень сильно решает опыт предыдущего участия, знание того, как мыслят авторы, и так далее. Не знаю, буду ли пробовать в следующем году. По итогу впечатления скорее негативные, но и отыграться хочется. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #googlecloudai

当前筛选 #googlecloudai清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64744 · 09.04.2026 г., 17:34

🚀 AI TRENDS | Google Cloud AI's PaperOrchestra Enhances Manuscript Quality Google Cloud AI researchers have introduced PaperOrchestra, a system designed to improve the quality of literature reviews and manuscript formatting. According to NS3.AI, human evaluations revealed that PaperOrchestra achieved a 50%-68% win-rate margin in literature review quality compared to autonomous baselines. The system employs five specialized agents to manage tasks such as organizing raw materials, generating figures, reviewing literature, and formatting manuscripts. To evaluate the effectiveness of PaperOrchestra, researchers developed PaperWritingBench, a framework built from 200 top-tier AI conference papers. This framework demonstrated a 14%-38% improvement in overall manuscript quality, showcasing the potential of PaperOrchestra in enhancing academic writing processes. #AI#GoogleCloudAI#PaperOrchestra#ManuscriptQuality#LiteratureReview#AcademicWriting#AIAgents#ResearchTools#PaperWritingBench