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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #282 · 4.04

В ВК ноль человек прислали ответы, в Телеграме шестеро. При этом в ВК у поста 733 просмотра, а в Телеграме 230 просмотров. Время постинга одинаковое, содержание тоже идентичное. Сначала я хотел сказать что-то вроде "Аудитория ВК меньше любит задачки на подумать, чем аудитория Телеграма", но, пожалуй, честнее будет сказать так: ВК показывает пост той аудитории, которая меньше любит задачки на подумать. Что, конечно, очень странно, учитывая, что весь мой остальной блог для гиков и интеллектуалов в основном. Вообще, обсуждений в Телеграме стало больше, а в ВК меньше. Возможно, на фоне событий люди больше опасаются писать в ВК что угодно, даже не связанное с политикой. Но навскидку мне кажется, что падение доли обсуждений тут началось раньше. Хотя в январе на старте их было больше. Ещё и канал в Телеграме растёт быстрее, чем подписчики ВК, даже если считать по абсолютным цифрам. По относительным Телеграм вообще на три порядка быстрее, чем ВК: в телеге прирост 96%, а в ВК только 0.2%. При этом удобство оформления и чтения до сих пор в ВК значительно выше, чем в Телеграме. А на фоне блокировок активность людей в ВК заметно повысилась — я вижу, что больше стало Историй, статистика сообществ тоже растёт. Пока выводы такие: какая-то аудитория в ВК есть, но целевой или нет, или соцсеть не умеет ей предлагать подходящий контент. Продолжаем наблюдения. #web P.S. Вот график из статистики ВК. Создаётся иллюзия, будто рост есть, но если внимательно посмотреть на цифры, станет всё понятно. Классический обман с масштабом оси Y.

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