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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #307 · 18.04

Дерек Кюнскен, «Квантовый Волшебник». Новый для меня автор, на которого я наткнулся, пока искал себе какое-то лёгкое чтиво в перерывах между серьёзной фантастикой. Внезапно, роман сильно превзошёл мои ожидания и оказался совсем не простым. Хотя по сюжету это что-то вроде авантюрного кино в стиле «Друзей Оушена» — герой набирает команду для совершения хитрого дела, только события происходят в далёком будущем в космосе, а в команде есть люди-мутанты со сверхспособностями. Сам центральный персонаж тоже мутант — генетически изменённый человек, которому в грудную клетку вживлены электропластины наподобие тех, что у угрей, а к органам чувств добавлены магнитосомы — специальные клетки, которые умеют улавливать электромагнитное поле и ограниченно им манипулировать. Но это не всё — способность управлять электричеством это не оружие, а механизм для модификации токов в коре головного мозга. Входя в особое состояние, мозг героя превращается в квантовый компьютер. Кстати, отдельно отмечается, что герой в этом состоянии теряет свою личность, поэтому перестаёт быть наблюдателем и не производит своим воздействием редукцию фон Неймана :) В общем, научная составляющая в книге хорошая. Она не гениальная и не без изъянов (например, сцепленные частицы в сюжете таки передают информацию), но крепкая, и не ломает лично мою приостановку неверия. Возможно, специалист по квантовой физике читал бы с меньшим удовольствием, но я прямо кайфовал. Команда тоже интересная. Автор делает своеобразную отсылку к фентези: есть аналог гномов, аналог людей-рыб, сам центральный герой это «маг», есть «воин» (девушка-солдат с усиливающими имплантами), и есть «вор» — искусственный интеллект, взламывающий замки. Короче, очень прикольно, чтиво для гиков. А конкретно я ещё и больше люблю технологический сайфай, нежели средневековое фентези. При этом текст не глупый и не легкомысленный. Диалоги отличные. Герои, конечно, несколько поляризованы, но они задаются глубокими вопросами и ведут любопытные обсуждения. Есть сюжетная арка про генетические эксперименты с религией, и она настолько ошеломительно крутая и полна неожиданно свежих идей, что я напишу как-нибудь про это отдельный пост. На английском выпущено ещё две книги, вторая в переводе выходит в этом месяце, очень жду. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks