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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #211 · 7.02

Приобщился к миру механических клавиатур. Механическая клавиатура — это название ряда способов организации нажатия клавиш. Разумеется, механика как физическое понятие есть во всех не сенсорных клавиатурах. Можно сделать клавишу, которая продавливает мембрану специальной формы — такие клавиатуры мы в основном видим в ноутбуках. А можно сконструировать специальной формы пружину, у которой в общем случае будет разное усилие в зависимости от положения, разная глубина хода и разный момент срабатывания. Так получилось, что у значимой доли людей работа с такими клавишами вызывает приятный эмоционально-тактильный отклик. Поэтому вокруг механических клавиатур выросла целая религия, без какого-либо преувеличения. Это очень похоже на то, как ведут себя, например, аудиофилы или фанаты Apple: - делать вид, что решений за пределами религии не существует: «Зачем вообще кто-то покупает обычную клавиатуру (...устройства не Apple, простые наушники, итд)?»; - убеждать людей, которые не примкнули к религии, что у них просто религии нормальной не было: «Ты просто попробуй попечатать на механике (...попользоваться айфоном, послушать вот эти наушники, выпить вот этот алкоголь...), обратно не захочешь!»; - тратить много денег на продукты, которые людям вне религии кажутся мало отличимыми от продуктов за мало денег; - создавать много религиозно-специфичных деталей, терминов и ритуалов, непонятных широкому кругу. В мире механических клавиатур так много деталей и мелочей, что утонуть можно очень быстро. Есть типы механизмов и характеристики каждого механизма, которые ещё и носят кодовые названия по цветам. Например, я взял простенькую (по меркам религии) клавиатуру Durgod K320 Nebula, а переключатели у неё Cherry MX Silver — это означает, что у них линейная зависимость между силой и положением, величина усилия 45 сантиньютонов, длина хода до срабатывания 1.2 мм, и общая длина хода 3.4 мм. Настоящие адепты, впрочем, составляют кастомные клавиатуры, где разные клавиши сконфигурированы по-разному. Ещё очень важен звук — на сайтах про механики предлагают даже послушать щелчок того или иного типа переключателей. У меня вот относительно тихие и глухие щелчки. Так вот. Я много слышал об этом, но сам не пользовался раньше. Моя старая клавиатура стёрлась, и я решил попробовать. Надо сказать, на меня религия вполне подействовала! Оказалось, я как раз из тех людей, кому кайфово. Первые дни я вообще не мог остановиться, постоянно хотелось делать клац-клац. Боюсь, при следующей покупке я рискую стать одним из тех, кто будет делать кастомную сборку за неадекватные для клавиатуры деньги. Я во всех чатах после покупки писал о том, как мне прикольно набирать текст. Но вам советовать не стану, не пробуйте! #gadgets

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