Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #27 · 23.05

Еще пара слов об ошибках UX в Телеграме. Как я писал раньше — все, кто занимается Телеграмом, без исключения сказали мне, что любой канал непрерывно теряет аудиторию, если не поддерживать его рекламой. Я поразмыслил, почему так, и ответ довольно очевиден. Сообщения в каналах приходят человеку напрямую, с уведомлением, в каком-то смысле навязываются ему и требуют внимания. Не как в других соцсетях — человек видит ленту когда сам зашёл её посмотреть. А как в телефонных звонках — человек отвлекается от текущих дел внешним раздражителем. Даже если уведомления отключены — а у большинства они в каналах отключены — это лишь более мягкая версия такого внедрения. Канал поднимается вверх в списке чатов. При этом канал напоминает о своём существовании, и тот процент подписчиков, кому он не очень интересен, может отписаться. А такой процент всегда есть, при любом качестве контента. Получается, что Телеграм наказывает авторов за посты. Если ты сидишь молча, твои подписчики падают медленнее, чем если пишешь. И это прям жёсткий косяк, одна из самых серьёзных ошибок команды Дурова. Причем, это именно просчёт, а не умысел, потому что сейчас Телеграм с рекламы между каналами не получает ничего. #web

Hashtags

#web

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

Намери подобни Прегледай

🚀 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

Hashtags

#ai #llm #qwen #deeplearning #moe #efficientmodels #longcontext #reasonin