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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #258 · 16.03

Вчера была новость о желании Яндекса продать «Новости» и «Дзен», и о том, что на них претендует VK. Про новости говорить нечего, с ними всё более менее понятно. Куда интереснее Дзен. Изначально он создавался с благой целью — дать Рунету недостающую площадку для длинных текстов и авторских статей. Но, как это нередко бывает, его сгубила жадность. Трэш и мусор давали лучшие метрики и лучшие доходы с рекламы. Из-за этого и на самом Дзене появилась рекомендация «Пишите как можно чаще» и читатель там установился соответствующий. С невероятной скоростью Дзен превратился в помойку из неадаптированных ссылок на внешние сайты вперемешку со статьями в духе «Десять самых крутых супергероев марвел» в разделе про кино. Содержание и форма соответствующие: неграмотные тексты от школьников, бестолковые бессодержательные комментарии от домохозяек. Его, конечно, пытались из этого болота вытянуть, а сейчас вообще стали превращать в русскую альтернативу Ютубу, но, кажется, то ли слишком поздно, то ли никаких ресурсов уже не хватает. Непонятно только, что с ним будет делать VK. Собственную текстовую платформу VK убивает уже не первый год. Даже если не брать в расчёт общую негативную репутацию соцсети — алгоритмическая лента, которая скорее вам покажет мем с котиком, чем хорошую статью, не оставляет авторам здесь особого пространства для развития. Ну и какие-нибудь совершенно дебильные «Клипы» для не слишком развитых детей делают персональной кнопкой на главном экране приложения, а тексты и статьи не делают — акцент площадки вполне ясен. Моя гипотеза: VK окончательно добьёт текстовую часть Дзена, сделав её UI/UX ещё более невыносимым, чем сейчас. И на этих костях построит себе свой Ютуб. Возможно даже в будущем этот видеодзен заменит встроенный раздел с видео тут. И может даже Клипы схлопнут с дзеновским аналогом коротких видео. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels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