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 2 подобни публикации

Търсене: #visionlanguage

当前筛选 #visionlanguage清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8742 · 10.10.2025 г., 14:45

🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL! Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API. Внутри - десятки реальных примеров с разборами: ▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним ▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent) ▪ Мультимодальное программирование ▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition) ▪ Продвинутое извлечение данных из документов ▪ Точное определение объектов на изображении ▪ OCR и извлечение ключевой информации ▪ 3D-анализ и привязка объектов ▪ Понимание длинных документов ▪ Пространственное рассуждение ▪ Мобильный агент ▪ Анализ и понимание видео 🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks 🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/ 🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus 🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR