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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #161 · 15.01

Зимой я выиграл в конкурсе Сбера телевизор Huawei Vision S 55". Недавно его доставили, поделюсь впечатлениями. Я хорошо отношусь к компании Huawei. На мой взгляд, они делают лучшие в мире мобильные камеры. И идеологически их ссору с гуглом я считаю скорее правильной и полезной для рынка. Но конечному потребителю пока что становится хуже. Телевизор Vision S это на самом деле не телевизор, а большой монитор. У него нет АЦП и разъёма для подключения антенны. Это мне глубоко импонирует: эфирное телевидение должно умереть, и чем быстрее, тем лучше. Радует, что на рынке появляются такие решения. Первый шаг к телефону без функции звонков :) Здесь своя операционная система HarmonyOS, на ней предустановленные программы и сервис Салют (умные голосовые помощники и соответствующая экосистема от Сбера). Само устройство лёгкое для своих размеров — без страха повесил его на стену на обычные дюбеля. По железу, к сожалению, ничего впечатляющего, к сожалению. Я сразу проверил работу моего приложения с трёхмерными игральными костями (HTML5 3D на three.js + физика cannon.js), и оно тормозит. Не так безбожно, как на SberBox, но всё-таки ни до уровня SberPortal, ни тем более до уровня мобильного телефона не дотягивает. Затем я запустил небольшую игру, которую недавно делал (HTML5 плеер на движке Godot, 2D + физика). И вот тут расстроился: игра работает, но буквально самую каплю ниже минимального предела комфорта. То есть, если бы она тормозила всего на 5% меньше, в неё уже можно было бы спокойно играть. А так нет. На Портале при этом игра работает шустро, на телефоне тоже шустро, но уже вне Салюта (в Салюте на телефоне не работает, не знаю, почему). Сама операционка вроде бы Android, но жутко урезанная. Для установки программ, которые мне нужны, пришлось скачивать APK. Причем, как именно это сделать было не ясно, и помогло только гугление. VLC завёлся штатно, YouTube отказался логиниться без гуглосервисов (к счастью, он есть внутри Салюта). Netflix я не нашёл ни в каком виде, и это провал. У нас с женой 60% экранного времени это именно Netflix. Ничто другое с ним не сравнится по соотношению нового контента к стоимости подписки. Для меня это самая главная причина, по которой я не стал бы ставить подобный телевизор в гостиной, как центральный экран в доме. Отдельно раздражает то, что предустановленные сервисы от самого Huawei невозможно удалить или даже спрятать. Они занимают всю полосу приложений на главном экране, но являются буквально мусором: покупать в России подписку на кино или музыку от Huawei глупо, мессенджером от Huawei тоже никто не пользуется. К самому экрану претензий нет — картинка сочная, качественная, разрешение отличное. Как устройство вывода для PlayStation 5 всё прекрасно. Ну, иногда может всплывать неотключаемое системное сообщение о каком-нибудь обновлении, но это мелочи. Камера сносная — не хватает звёзд с неба, но и не древняя вебка. Правда вот, на мой взгляд, она совершенно не нужна. Кейс «Люди разговаривают с кем-то по видеосвязи через телевизор» кажется мне целиком выдуманным маркетологами. А приложений, в которых камера могла бы раскрыться, в системе нет. Интеграция с Салютом, наоборот, выполнена хорошо. Даже если приложение «Салют» не запущено, устройство всё равно отзывается на голосовую команду без всякого пульта и активирует ассистента. Это меня приятно удивило, думал, будет такая же байда, как на СберБоксе, когда голосовой ввод, предполагающий занятость рук, всё равно вынуждает освободить руки и взять пульт. Однако, по непонятной причине не поддержана камера и жесты. Хотя, казалось бы, её и так мало где можно использовать, хоть здесь бы сделали. В целом, лично под мой сценарий использования девайс подошёл прекрасно: экран во всю стену в рабочем кабинете, на который главным образом выводится PS5, а ещё можно тестировать приложения Салюта при разработке. Но обычному пользователю покупать стоит с опаской. По моему мнению команда Сбера нормально выполнила интеграцию, но плохо выбрала донора для этой интеграции. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #longcontext

当前筛选 #longcontext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

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9395 · 19.01.2026 г., 07:10

✔️ Sakana AI придумали, как LLM самим сортировать контекст по важности Обычные языковые модели читают текст как одну длинную ленту. Что ближе к началу внимания - то “важнее”. Что дальше - то модель видит хуже. И тут появляется проблема: если важный факт спрятан где-то далеко среди шума, модель может его просто не использовать. Она тратит внимание на всё подряд, вместо того чтобы сосредоточиться на главном. Sakana AI предложили решение - RePo (Context Re-Positioning). Идея очень понятная: модель получает модуль, который позволяет динамически “перепозиционировать” контекст. Примерно как человек: ты читаешь длинный документ, понимаешь, что важная часть была 20 страниц назад - и мысленно перечитываешь её, а лишнее игнорируешь. Что делает RePo - подтягивает важные куски информации ближе - отодвигает шум и лишний текст - помогает вниманию модели фокусироваться на нужном В модели есть обучаемый модуль, который **переназначает позиции токенов по смыслу**, а не по порядку ✅ важно = то, что помогает уменьшать ошибку модели и правильно решать задачу ❌ второстепенно = то, что не помогает (шум), поэтому “отодвигается” по позициям В результате модель с такой памятью начинает лучше работать там, где LLM обычно страдают: - когда контекст длинный - когда много шума - когда важные детали раскиданы далеко друг от друга - когда данные структурированные (таблички, списки, правила) Авторы показывают, что RePo даёт заметный прирост устойчивости, при этом не ухудшая общее качество. ▶️ Устойчивость к шуму (Noisy Context) Средний результат по 8 noisy-бенчмаркам: - Обычный RoPE: 21.07 - RePo: 28.31 🟡 Прирост: +7.24 пункта (сильно) Авторы отдельно фиксируют ключевую цифру: на noisy-eval (4K контекст) RePo лучше RoPE на +11.04 пункта. 🔥 Примеры прироста на конкретных задачах (везде RePo > RoPE) - TriviaQA: 61.47 → 73.02 (+11.55) - GovReport: 6.23 → 16.80 (+10.57) - 2WikiMultihopQA: 23.32 → 30.86 (+7.54) - MuSiQue: 7.24 → 13.45 (+6.21) Это шаг к моделям, которые не просто “читают что дали”, а умеют сами организовать свою рабочую память. 🟡Подробности: pub.sakana.ai/repo/ 🟡Статья: arxiv.org/abs/2512.14391 @ai_machinelearning_big_data #RePo#SakanaAI#LLM#AI#AIAgents#Context#LongContext#Attention

Neuron | OnlyFAST

@neuron_skills · Post #1643 · 11.07.2025 г., 14:48

📊 AI-автоматизация на страже новостей! За период 07.07.2025 – 10.07.2025 наша система автоматически проанализировала для вас: 191 топовый сабреддит 449 Twitter-аккаунтов 29 Discord-серверов (226 каналов, 12 761 сообщений) ⏳ Экономия вашего времени: Если бы вы читали это вручную со скоростью 200 слов в минуту, ушло бы целых 806 минут — а так, всё самое важное уже собрано в одном месте! tags: companies #xai#perplexityai#langchain#cursor#cline models #grok4#grok4heavy#claude4opus topics #modelreleases#benchmarking#longcontext#modelpricing#modelintegration#voice#performance#scaling#gpuoptimization people’s #elonmusk#aravsrinivas#igorbabuschkin#yuchenj_uw