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: #mobileagents

当前筛选 #mobileagents清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8920 · 01.11.2025 г., 13:25

🆕 Новый сильный GUI-агент: UI-Ins от TongyiLab и RUC Это модель, которая уверенно работает с мобильными интерфейсами и лучше понимает намерения пользователя. Она рассматривает команду как цепочку рассуждений, а не как одно действие, поэтому справляется со сложными задачами стабильнее. Результаты UI-Ins показал 74.1% успешных действий в AndroidWorld. Для сравнения: Gemini 2.5 Computer Use - 69.7%. То есть модель чаще правильно выполняет задачи в реальных интерфейсах. Модель: - пытается понять цель, а не только текст команды - строит несколько вариантов рассуждений - выбирает подходящую стратегию перед действием - адаптируется, если состояние приложения меняется Идет в двух версиях: 7B и 32B. Если вы работаете над агентами, которые должны нажимать кнопки, заполнять формы, открывать приложения и следовать шагам в интерфейсе - UI-Ins стоит добавить в список моделей для тестов. 🤖 UI-Ins-7B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-7B UI-Ins-32B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-32B 📄arXiv: https://modelscope.cn/papers/2510.20286 @ai_machinelearning_big_data #AI#Agents#GUI#MobileAgents#AndroidWorld#LLM