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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1041 · 22.11

Вот и 35. Я, кстати, родился ровно в 0:00, маму даже спрашивали, какую дату записываем. Это ещё и момент перемены знака зодиака, так что я наполовину Скорпион, а наполовину Стрелец, если верить во всю эту фигню. Но я не верю, а звёзды с момента создания зодиакального круга давно сместились. Пишу сейчас вам это, потому что 35 с небольшим лет назад мои родители приняли решение завести ребёнка. С появлением Ромки я ещё более уважительно стал относиться к этому. Мы воспринимаем жизнь, как должное, но количество сил, нервов и внимания, которое наши родители в нас вложили, трудно оценить. К тому же, нас с вами выращивали в девяностые, и это отдельный челлендж. Во-первых, доступно было гораздо меньше, чем в наши дни: я нажимаю две кнопки в телефоне, и через час у меня любая еда и любой товар, в том числе для ребёнка. Во-вторых, обстановка была опаснее, даже с учётом нынешней геополитической ситуации. Что могу сказать. Дети, не верьте взрослым. Молодые, не верьте старым. Вот мне 35. Зубы не выпали, лысеть не начал, так и не понял, зачем люди курят, сохранил многих друзей, сохранил многие хобби, не пребываю в депрессии, а поясницу ломит разве что на следующей день после становой, и быстро проходит. Зато приобрёл много интересных способностей. Например, в юности мне было очень тяжело вставать по будильнику, физически это ощущалось, как предельно неприятное состояние. И я каждый раз перед будним днём засыпал с плохим настроением. Сейчас спать в такие моменты тоже хочется, но катастрофой подъём по будильнику не кажется. Или, скажем, легче переносятся долгие поездки куда-то. Спокойнее терплю людей, которые пытаются вывести меня из себя глупыми шутками, едкими замечаниями или критикой. Уверенности во многом тоже прибавилось. Подарил себе не таблеточки, не сертификат к врачу, не унылую бытовую фигню, а новый 3D-принтер, завтра расскажу подробнее. Поздравлять можно в комментах. Только не звонками, пожалуйста. Их я всё ещё не переношу. Наверное после 70-ти смогу. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks