TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #274 · 29.03
1 апреля в Петербурге собираются запустить отмену маршруток в соответствии с так называемой Новой Моделью Транспортного Обслуживания. Маршрутные такси появляются, как ответ бизнеса на несовершенство городской транспортной системы. Одни такси просто дублируют существующие маршруты автобусов и троллейбусов, потому что поток слишком большой. Другие — возят людей там, где автобусы вообще не ходят, или ходят неудобно. Например, от моего дома до Пионерской маршрутка есть, а никакого другого транспорта нет. В хорошо спроектированной городской среде маршрутных такси не должно существовать вообще. Они обычно в плохом техническом состоянии, а их водители совершают много небезопасных манёвров и постоянно нарушают ПДД. Так что, инициатива, безусловно, очень благая по своему замыслу. Но вопросы, как обычно, к реализации. Планируется для начала запустить 864 новых автобуса, а до конца программы — 2800. Эти автобусы должны перекрывать текущие популярные маршруты. Проблема в том, что у Петербурга довольно плохо дела с выделенными полосами под общественный транспорт. Там, где они есть, их соблюдение контролируется не очень хорошо. Но в большинстве мест, где вообще нужны автобусы, таких выделенных полос нет вообще. У нас радиальная структура метро без кольца, а, значит, перемещение на наземном транспорте особенно актуально на удалении от центра — и как раз там автобусы стоят в тех же самых пробках, что и автомобили. То есть мера хорошая с точки зрения безопасности — водители автобусов всё-таки адекватнее, чем водители маршруток, и сам автобус не так провоцирует агрессию. А ещё в нём обычно больше места, гарантированная оплата проездными, дешевле, комфортнее, не нужно самому открывать дверь итд. В новых автобусах, кстати, обещают USB-зарядки. Но мера всё равно половинчатая. Уж сколько лет урбанисты топят за трамвай, который нужно пускать по закрытым для автомобилей участкам -- например, разделительным полосам, или даже пешеходным улицам. Вот сейчас в итоге горбюджет потратит кучу денег, а мог бы потратить чуть больше, но в разы эффективнее. А, ещё в ОТ отменяют оплату наличкой. Давно пора. По мне бы так вообще везде отменять надо наличку. #life
Hashtags
Търсене: #glm5
@seeker_rc · Post #20498 · 14.05.2026 г., 03:55
💡 产品安利社 在朋友的帮助下搞定了ChatGPT的购买，平时的使用，以及使用魔法 智谱GLM5.1+claude code的选择的确还不错，但是大家都说用codex，所以我也试了试，用自己的账号儿，不用中转站，还是放心很多 昨天简单试了试，体验还行～ via 产品安利社 标签: #ChatGPT#智谱#GLM5 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。
@ai_machinelearning_big_data · Post #9506 · 12.02.2026 г., 07:00
⚡️GLM-5 выкатили в опен-сорс. Не прошло и суток с момента релиза, а Zhipu AI выложила веса GLM-5 и любезно поделилась проведенными бенчмарками. Архитектура пятого поколения построена на MoE: 744 млрд. общих параметров при активных 40 млрд. Модель учили на 28,5 трлн. токенов и она получила контекстное окно в 200 тыс. токенов. GLM-5 ориентирован на 5 доменов: кодинг, рассуждение, агентные сценарии, генеративное творчество и работа с длинным контекстом. Для эффективной обработки длинных последовательностей интегрирован механизм Dynamically Sparse Attention от DeepSeek, он позволяет избежать квадратичного роста копьюта без потери качества. По бенчмаркам GLM-5 занимает 1 место среди open-source моделей: 77,8% на SWE-bench Verified, лидирует на Vending Bench 2, BrowseComp и MCP-Atlas, а в задачах агентного кодирования и рассуждений вплотную подбирается к Claude Opus 4.5 и GPT-5.2. Вместе с моделью, авторы предлагают Z Code — собственную агентную IDE с поддержкой параллельной работы нескольких агентов над одной задачей. Локальный деплой поддерживается vLLM и SGLang, а также non-NVIDIA чипами: Huawei Ascend, Moore Threads, Cambricon (через квантование и оптимизацию ядер). Если вам негде поднять модель локально, она доступна через платформу chat.z.ai, API и на OpenRouter. Квантованные версии пока сделали только Unsloth, традиционно - полный набор от 1-bit до BF16. И да, стэлс-модель PonyAlpha на OpenRouter - это она и была. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡GGUF 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#GLM5#ZAI