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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #199 · 2.02

Закончил «Нейромант» Уильяма Гибсона. Для своего времени (середина восьмидесятых) это было прорывное произведение, которое если не изобрело, то закрепило жанр киберпанка в его текущем виде. Но мне не очень понравилось. Во-первых, иногда всё-таки плохо браться за чтение спустя много десятилетий. Книга ввела такой удачный мир, что заимствования из него с тех пор встречаются в фантастике постоянно. И особенно — в произведениях на тему киберпанка, компьютеров, хакерства и так далее. Умом я понимал, что сейчас вот читаю первоисточник, но эмоционально не отступало чувство, что я всё это уже видел в The Matrix, Deus Ex, Ghost in the Shell, Bladerunner, Cyberpunk, наконец! Во-вторых, профдеформация мешала мне серьёзно воспринимать те художественные образы, которыми автор описывал киберпространство и происходящее в нём. В целом аналогия красивая: цифровая защита в романе выглядит, как стена льда, а хакер проламывается сквозь неё, совершая некоторое сложное взаимодействие с узором этого льда. Но для меня местный виртуальный мир представлялся совсем уж наивным и нереалистичным. В-третьих, и это, пожалуй, самое главное — у меня были сложности с восприятием событий, действий героев, их мотивации. Я бы сказал, что текст написан тяжело (хотя, возможно, это проблема перевода). Ты не всегда понимаешь, какая именно сцена сейчас. Иногда совсем не понимаешь, почему герой внезапно что-то сказал или сделал. Ну и, в конце-концов, я не совсем понял основную сюжетную подоплёку. Понял, но не в деталях. В том числе причины, по которым персонажи что-то сделали или захотели сделать. Тем не менее, от процесса я удовольствие получал, бросить не хотелось, узнать развязку было любопытно. По этой книге можно было бы снять шикарнейший фильм, почти ничего не переделывая в сюжете. И важность этого произведения для мира переоценить сложно. Роман был очень популярен среди технарей того времени, многие из которых стали авторами первых языков программирования, гипертекстовой разметки, создавали первые компьютерные сети и так далее. Американский писатель Джек Уомак заметил интересную вещь: «Может ли быть так, что видение Гибсоном глобального информационного пространства в конечном счёте стало причиной, по которой Интернет сегодня выглядит так, как он выглядит, и работает так, как он работает?». #fiction

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