TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #305 · 16.04
Telegram запустил важное обновление для ботов, которое очень характерно сразу с нескольких сторон. Теперь боты могут формировать HTML-интерфейс любой сложности прямо внутри Телеграма. Раньше очень условно что-то такое было для игр, но криво, и требовало как бы выхода из приложения. А ещё там не было безопасной авторизации, не было поддержки на десктопах итд. Когда платформу ботов только запустили, у меня было много энтузиазма по её поводу. Я оценивал это, как возможность сделать приложение почти любой сложности внутри уже существующей экосистемы с пользователями, при этом только на бэкенде, не верстая интерфейс, не подгоняя ничего под нужные устройства, сразу кроссплатформенно итд. Но, к сожалению, чуда не произошло: ни в ВК, ни в Телеграме боты не выстрелили как некий широкий массовый и многофункциональный рынок. Это быстро заметила и сама команда Телеграма, поэтому платформу ботов забросили — не в техническом смысле, а, как бы сказать, в маркетинговом. Косвенно это привело, например, к очень неприятной истории с кидаловом участников конкурса по разработке ботов несколько лет назад. Поэтому обновление значимое, вот с каких позиций. Во-первых, платформу пытаются реанимировать. Это хорошо, и было бы здорово дать ей второй шанс. По крайней мере, этой проблеме дали хоть какой-то ход, а то она уже годами лежала пылилась. Во-вторых, нельзя не отметить, что и Телеграм подхватил общий тренд на суперприложения. Это наша новая реальность — все крупные бизнесы стремятся стать экосистемами. В-третьих, это шанс для Телеграма начать зарабатывать. Не секрет, что с бизнес-моделью у них беда. Введение рекламной площадки не сработало — для рекламы банально нет нужных данных о пользователях. Телеграм работает в минус, и деньги кончаются. Дурову удалось оставить себе деньги инвесторов после отзыва TON, но эта сумма тоже конечная. Непонятно, реанимирует ли это площадку в целом, но посмотреть будет интересно. #web
Hashtags
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags