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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1122 · 4.07

2ГИС #interview#dev (UPD: чуть обновил текст, вспомнил еще часть) Отвлечёмся на секунду от Т-Банка, там в реальности была затяжная пауза, я находился в подвешенном состоянии и не понимал, считать ли попытку устроиться туда проваленной или нет. Но параллельно никто не мешал ходить на другие собесы. Увидел вакансию C#-разработчика в 2ГИС. О 2ГИС у меня много приятных воспоминаний. Помню, что был классный продукт, самобытный, и в него я заходил, когда информации в Яндексе не хватало. Со временем Яндекс сократил этот отрыв, задавил брендом и экосистемой. Как оказалось, 2ГИС никуда не делся, и даже растёт: 80 млн пользователей на текущий момент. А ещё карты, как я рассказывал, очень близкий мне домен по пет-проектам и конкурсам. Этап первичной коммуникации с эйчаром пришёлся как раз на время, когда я считал, что завтра у меня будет оффер от Т-Банка. К тому же, эйчар отвечала с очень большими паузами: по несколько дней. Поэтому я, честно говоря, особо ни на что здесь не рассчитывал. Вообще думал, что она в какой-то момент забила на меня. А при первом созвоне честно предупредил, что я нахожусь в состоянии почти получения оффера от другой компании. Ха-ха. Скрининг, к слову, был достаточно подробный, не просто по ключевым словам, а эйчар нормально расспросила об опыте, пожеланиях и так далее. Дальше планировался короткий технический скрининг, большая универсальная техническая секция и итоговый фит с руководителем. Технический скрининг Интервьюер сказал, что был на моем докладе на DotNext, и помнит меня. Круто, уже второй, кто узнал меня, в процессе этих собеседований. В целом он понимал, что я вроде не самозванец, поэтому пробежались с ним довольно быстро, и часть времени я позадавал вопросы о работе в компании. Техническая секция С моей точки зрения это был почти образцовый собес. В одной секции, не продлившейся дольше двух часов, задавали вопросы сразу и по языку, и по БД, и по архитектуре, и даже задачку на алгоритмы. Пожалуй, единственный минус — секция полностью разговорная. Код не писали, схемы не рисовали. Этого очень не хватило, и рассказывать устно алгоритмическое решение было не слишком прикольно. Собственно, думаю, что такой разговорный стиль интервью ухудшил точность оценки хард-скиллов, поэтому я получил senior-. Фит Эйчар, технический руководитель, общая руководительница. Задавали вопросы по опыту, рассказывали про проект и команду. В принципе, ничего необычного. Спросили, чем хочу заниматься, а чем не хочу. Подумал, что самое неприятное в моей работе — дополнять чужой плохо спроектированный (!) код. Дополнять хорошо спроектированный это ок. Рефакторить говно в конфетку тоже ок. А вот если нужно дописать функцию, но рефакторить нельзя — это, конечно, боль. Что понравилось 1. Роль эйчара не номинальная, задавались довольно подробные вопросы по опыту и пожеланиям 2. Собес почти в один ход, при этом спросили всё нужное 3. Интересный самобытный продукт, а сама компания при этом бигтех (2ГИС это контур Сбера) Что не понравилось 1. Коммуникация со стороны эйчара поначалу была с огромными паузами 2. Вся основная секция сугубо разговорная, ей не хватило практических частей 3. В компании нет премий и индексации Результат Эйчар написала, что готовы сделать оффер, отправила анкету службы безопасности. К этому моменту Т-Банк пропал, Mindbox и Uzum отвалились. На фите спрашивали, какая сумма мне интересна, и я сказал, что меньше X вообще не буду рассматривать. Раз после этого пришли с инфой об оффере, то я логично подумал, что предложат как минимум X (так и оказалось). Поэтому ещё до конкретных цифр я уже понимал, что оффер, вероятнее всего, хороший, и был готов сразу его принять. Мне и компания нравится, и собес понравился, и вариантов других не было. Но тут вернулся Т-Банк...

Резултати

Намерени 18 подобни публикации

Търсене: #gemma

当前筛选 #gemma清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9801 · 02.04.2026 г., 16:34

🚀Gemma 4 - новое семейство открытых моделей Google, которые можно запускать прямо на своём железе. Модели заточены для сложного reasoning и агентных задач. 🔵Доступны в четырёх вариантах: • 31B Dense и 26B MoE Топовый уровень производительности для сложных локальных задач: кастомные код-ассистенты, анализ научных данных и не только. • E4B и E2B (Edge) Оптимизированы для мобильных устройств — работают в реальном времени с текстом, изображениями и аудио. 🤖Что можно делать: • строить автономных ИИ-агентов • планировать и выполнять многошаговые задачи • взаимодействовать с приложениями • искать данные и вызывать API 👉 Встроенная работа с инструментами (tool use) из коробки. 🧠Контекст до 256K токенов: • анализ целых кодовых баз • длинные цепочки действий без потери контекста • стабильная работа в сложных сценариях ⚡️ Начать можно уже сейчас через Google AI Studio Также веса моделей доступны на Hugging Face, Kaggle и Ollama. Лицензия: Apache 2.0! Blog: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ GGUFs: https://huggingface.co/collections/unsloth/gemma-4 Guide: https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4 @ai_machinelearning_big_data #Gemma

Hashtags

ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4992 · 15.08.2025 г., 07:30

📛Google представила Gemma 3 270M — ультракомпактную LLM Google выпустила Gemma 3 270M — одну из самых маленьких моделей в индустрии (270 млн параметров, а не миллиардов). Её можно запускать даже на слабых устройствах, а в INT4-квантизации на Pixel 9 Pro она расходует всего 0,75% батареи за 25 диалогов. Несмотря на размер, модель показывает достойные результаты: на IF-Eval её показатель следования инструкциям — 51,2%, что выше, чем у Qwen 2.5 0.5B, который почти вдвое больше. 📂 Веса: https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d 📄 Блог Google: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3-270m/ 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #новости#нейросети#gemma

Корпорация Google выпустила три новые модели генеративного искусственного интеллекта c открытым исходным кодом, позиционируя их как более «безопасные, компактные и прозрачные» по сравнению с другими. ▫️ Gemma 2 2B — версия модели с 2 млрд параметров, отличается улучшениями в области безопасности, предлагает «баланс производительности и эффективности»; ▫️ ShieldGemma — созданный на основе Gemma 2 комплект нейросетей для классификации безопасного контента; ▫️ Gemma Scope — новый инструмент для интерпретации моделей, который позволяет получить представление об их внутреннем устройстве. #Google#Gemma

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23692 · 07.04.2026 г., 05:31

【🚀AI 人工智慧|Google 推出 Gemma 4:四種規格、Apache 2.0 授權、從手機到伺服器全覆蓋 】 #Google#Gemma 📍請見報導: https://abmedia.io/google-gemma-4-four-sizes-apache-2-multimodal-agent 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #6077 · 06.05.2026 г., 16:02

✴️Google выпустила MTP-drafters для Gemma 4 — ускорение до 3x без потери качества Google представила Multi-Token Prediction drafters для семейства Gemma 4. Это небольшие вспомогательные модели для speculative decoding, которые заранее предлагают несколько следующих токенов, а основная модель затем проверяет их за один проход. По заявлению Google, такой подход дает ускорение инференса до 3 раз и при этом не ухудшает качество, точность и логику рассуждений. Практически это значит, что Gemma 4 становится заметно быстрее в локальном запуске, агентных сценариях и on-device задачах. Google отдельно пишет про поддержку разных стеков и платформ: Transformers, MLX, vLLM, SGLang, Ollama, а сами MTP-drafters уже доступны под той же Apache 2.0 лицензией, что и Gemma 4, с загрузкой через Hugging Face и Kaggle. Источник: блог Google | Документация | Hugging Face 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#llm#gemma

Yummy 😋

@godlynews1 · Post #15131 · 02.04.2026 г., 16:30

谷歌公司推出Gemma 4开源模型,为高级推理打造Gemma 4 英伟达与谷歌公司致力于为英伟达GPUs优化Gemma 4 英伟达为本地智能体人工智能(Agentic AI)加速Gemma 4 🗒 标签: #Google#Gemma#英伟达 📢 频道: @GodlyNews1 🤖 投稿: @GodlyNewsBot

GPT-4 стоил $30 за миллион токенов. Gemma 4 сейчас стоит — $0.14. Разница в 214 раз. Падение цен на интеллект на два с лишним порядка всего за два года. Google выпустил Gemma 4 — open-source, 31 млрд параметров, 256K контекст. Бенчмарки в лоб с GPT-4o: — MMLU: Gemma 4 92.4% vs GPT-4o 88.7% — HumanEval (код): 94.1% vs 90.2% — GSM8K (математика): 96.2% vs 95.0% Два года назад GPT-4 был фронтиром за $30. Сейчас open-source бьёт его по бенчмаркам за $0.14. Падение в 214 раз — больше, чем закон Мура даёт за десятилетие. А можно развернуть локально — и не платить вообще. Обойдётся ещё раз в пять дешевле. Но парадокс: цена за токен падает в сотни раз, а мой счёт за AI растёт. $200/мес подписки раньше хватало с избытком. Сейчас заканчивается быстрее чем за неделю, потому что через AI идёт всё — код, тексты, анализ, контент. Инференс дешевеет быстро. Но аппетит к нему растёт быстрее. tokencost.app/blog/gemma-4-pricing-benchmarks #инференс#gemma

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8276 · 14.08.2025 г., 18:03

⚡ Google представила Gemma 3 270M — свою новую компактную модель Модель 270 млн параметров (170M для эмбеддингов и 100M для трансформер-блоков), но с отличной способностью следовать промтпам прямо «из коробки». 🔹Особенности - 256k токенов - Энергоэффективность: INT4-версия на Pixel 9 Pro расходует всего 0.75% батареи за 25 диалогов. - Доступны предобученные и instruction-tuned чекпойнты. - Поддержка Quantization-Aware Training (QAT) для запуска в INT4 без заметной потери качества. 💼Когда использовать - Массовые, чётко определённые задачи: анализ тональности, извлечение сущностей, обработка текста, комплаенс-проверки. - Минимальные задержки и низкая стоимость инференса — можно запускать прямо на устройстве. - Быстрые эксперименты с fine-tuning. - Полная приватность данных благодаря on-device работе. - Создание «флота» узкоспециализированных моделей. В анонсе приводится пример, как Adaptive ML и SK Telecom дообучили Gemma 3 4B для мультиязычной модерации контента, превзойдя более крупные проприетарные модели. Gemma 3 270M — отличная небольшая модель, быстрая и дешёвая в работе. 🟠Подробности: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3-270m/ 🟠HF: https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml#Gemma#google

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #4320 · 03.04.2026 г., 00:18

谷歌发布 Gemma 4 开源大模型,31B 参数性能达头部水准 谷歌今日正式发布Gemma 4大模型,据称是迄今为止谷歌最智能的开源模型,专为高级推理与智能体工作流打造。本次共推出四种规格:高效20亿参数版(E2B)、高效40亿参数版(E4B)、260亿混合专家模型(MoE)与310亿稠密模型(31B)。其中,31B模型在Arena AI文本榜单中位列全球开源模型第三,26B模型位居第六。E2B与E4B模型可在手机、树莓派、英伟达Jetson Orin Nano等端侧设备上完全离线运行。Gemma 4具备高级推理、智能体工作流、代码生成、视觉与音频处理等核心优势,支持140+种语言,端侧模型上下文窗口达128K,大模型最高支持256K。26B MoE模型推理时仅激活38亿参数,实现低延迟。IT之家 🏷#Gemma#大模型#开源#AI 📢频道👥群组📝投稿

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща