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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #106 · 19.11

Это должен был быть выпуск про зарплаты, но я понял, что ничего нового или интересного всё-таки не скажу, да и тема слишком уж попсовая. Поэтому будет выпуск про энтерпрайз-разработку. В конце-концов, странно записывать подкаст не о том, что ты хочешь. Вообще, выпуск дался тяжело, потому что я понял, что трачу на продакшен сильно больше времени, чем готов. Поэтому данный эпизод я записал в ускоренном режиме — паузы между словами порезал автоматически, не стал вставлять никакие заставки. В двух-трёх местах это слышно, но глобально, как мне кажется, нельзя сказать, что качество упало на порядок. Несмотря на то, что я получил много действительно приятных отзывов о подкасте, какой-то фундаментальной разницы он не сделал. Подписчики — то же активное ядро моей аудитории, как и в остальных местах. При этом усилий он требует больше, чем посты, а информации позволяет передать меньше: картинки и видео уже не прикрепишь. Понятно, отчего большинство подкастов выживают только в «тяжёлом» формате: когда приглашают известных гостей и разговаривают с ними по полтора-два часа. И отдельная беда это отсутствие централизованной площадки. Недавно дал человеку ссылку на выпуск в Яндекс.Музыке, оказалось, у него нет там подписки, а без подписки внезапно Яндекс слушать даже подкасты не даёт. Пришлось давать ссылку на Телеграм, где подкаст полуофициально. Хотя вот подкасты запустили в российском Spotify, и мой там теперь тоже есть. Подумал о том, что, наверное, подкаст выродится в короткие аудио-заметки по 5 минут. Но в таком стиле классически существуют скорее видеозаписи. Наверное, от подкаста ожидается бОльшее вовлечение, а условный ютуб можно включить ненадолго за завтраком. Да, широко известно, что ютуб зачастую слушают, а не смотрят, но видимо сам факт наличия изображения что-то меняет в восприятии. Однако, если делать короткие видеоролики, то это уже какой-то ТикТок, а этого бы совсем не хотелось. Из всех взрослых людей, которых я считаю адекватными, тикток смотрят процентов 10, пожалуй. Я, возможно, найду там аудиторию, но совсем не ту, которую хотел бы. В общем, я в раздумьях. #podcast

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin