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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tinyaya

当前筛选 #tinyaya清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9545 · 18.02.2026 г., 15:34

Tiny Aya: семейство мультиязычных SLM. Cohere Labs выкатили семейство моделей Tiny Aya на 3 млрд. параметров с контекстным окном 8К, которое поддерживает 70+ языков. Семейство заявляется как достойный кандидат для локальных переводчиков, чат-ботов и образовательных тулзов в оффлайн-режиме. Если необходимо, чтобы было быстро, локально и переводить суахили или кхмерский лучше, чем Llama - это вот оно. 🟡Фишка релиза в дата-инжиниринге. Tiny Aya учили на 6 трлн. токенов, а проблему нехватки данных для редких языков решали через синтетику от моделей-учителей (своя Command R + DeepSeek-V3). Вместо того чтобы учить одну модель всему сразу, разбили данные на языковые кластеры (Европа, Азия, Африка и т.д.) и дотюнивали отдельные ветки, после чего смержили эти региональные чекпоинты в глобальную модель Tiny Aya Global. 🟡Состав семейства Tiny Aya Global: Универсальный чекпоинт для всех языков. Tiny Aya Earth: Африка и Западная Азия. Tiny Aya Fire: Южная Азия. Tiny Aya Water: Азиатско-Тихоокеанский регион и Европа. Мы тут GGUF: Есть к каждой версии в 4, 8 и 16-бит. iOS и Android: модели доступны в PocketPal 🟡Результаты тестов Global-версия бьет Gemma 3-4B в 46 языках из 61 на бенче WMT24++. На iPhone 17 Pro выдает 32 токена/сек, на стареньком iPhone 13 - около 10 токенов/сек в квантовании Q4_k_m. Самый высокий показатель безопасности (91.1%) среди конкурентов (Qwen3-4B, Ministral-3-3B). 🟡Капля реализма Это 3B модель. В сложных задачах она очевидно хуже или где-то рядом с одноклассниками, чудес ждать не стоит. Несмотря на заявленное разнообразие, английский язык занимает львиную долю датасета во всех кластерах. При сильном сжатии (ниже Q4) качество начинает заметно страдать, особенно на редких языках. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License. 🟡Блогпост 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#TinyAya#Cohere