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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1079 · 7.03

Авито конечно удивительный пример оторванности компании от реального поведения своих юзеров. Наверное, не слишком необычно, что богатые топ-менеджеры, принимающие решения в компании такого размера, сами не занимаются продажей и покупкой с рук, но уж для проформы то заглянуть разок могли бы в собственную экосистему. Например: Авито ввёл комиссию для покупки с доставкой, и заявляет, что эта комиссия списывается с продавца. Но доставка нужна покупателю, а не продавцу. Продавцу даже менее удобно носить вещь куда-то, вместо того, чтобы ждать, когда к нему заедут. В итоге 99% продавцов при заказе с доставкой готовы продать только дороже на процент комиссии. И хорошо, если они пишут об этом заранее в тексте описания, а не в личку после того, как ты уже оплатил товар по изначальной цене. В итоге приходится заказ отменять и перезаказывать. Или вот: Авито предлагает на выбор разные формы доставки, но продавцы отдельно ещё сами не готовы носить товар в какой-то далёкий для них пункт, поэтому иногда пишут, что, дескать, выбранный вами способ доставки не поддерживаем, выберите другой. Интерфейс опять же не даёт для этого никаких предварительных функций, приходится отменять. В целом Авито правильно делает, пытаясь уменьшить необходимость контакта с людьми. В идеале я при покупке хочу как на маркетплейсах, а при продаже чтобы ко мне приезжал курьер и забирал. Без обсуждения, без торга, без попыток договориться итд. Но реальные люди действуют так, чтобы минимизировать ущерб и объём возни для себя, и это нормально. И понятно всем, кроме руководства Авито. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #gemma3

当前筛选 #gemma3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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15348 · 20.12.2025 г., 12:00

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk