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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #309 · 20.04

Проблема нового Бэтмена в том, что там герой ничего не делает и ни для чего не нужен. Вообще, я могу купить идею «Сделаем Бэтмена реалистичным не так, как попытался Нолан, а по-своему, в драматически-беспросветном стиле». Но у этого подхода есть проблема: в попытке стать реалистичным он стал заурядным. Кино не зря показывает, как люди с недоумением косятся на него в костюме, поскольку это плохо согласуется с реализмом. Посудите сами: если у нас вселенная, где костюм с ушами воспринимается, как что-то серьёзное и угрожающее (а не что-то детское и нелепое), то мы, наверное, ожидаем и относительно фантастических технологий, и некоторой запредельной типично комиксовой крутости героя. А здесь: боевые сцены совсем не впечатляют, но не из-за того, что сделаны плохо, просто они по-реалистичному надрывные и сумбурные. Это уместно в каком-нибудь Крепком Орешке, но там и герой не в костюме. Ладно, по канону Бэтмен не только ниндзя и миллиардер с технологиями, но ещё и невероятно умный детектив. Может, хоть здесь фильм не проседает? Увы. Герой, конечно, разгадывает загадки Риддлера, но, если внимательно посмотреть, то смысла в этом нет никакого. Полное отсутствие разгадок привело бы персонажей ровно к такому же результату. Одного злодея вяжут из-за аудиозаписи, к которой сам Бэтмен не имеет отношения. Другого палят простые копы почти случайно. Последние события вообще развиваются независимо от решения. В итоге мы получили фильм про Бэтмена, который вроде бы и показывает нам реалистичного персонажа, а с другой стороны делает его скучным и бесполезным на протяжении всего хронометража. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #rrncb

当前筛选 #rrncb清除筛选

🚀 20 августа 2025 Стартует RRNCB – Russian RAG Normative – Corporate Benchmark, первый российский открытый бенчмарк для оценки RAG-решений при работе с нормативной, правовой и технической документацией компаний. Почему это важно? ✅ На рынке десятки RAG-решений, но нет методики и инструмента оценки и сопоставления характеристик RAG сервисов, оценить их качество очень трудно. ✅RRNCB – это первый продуктовый бенчмарк, цель которого провести комплексную оценку Retrieval augmented generation продуктов для работы с корпоративной и технической документацией. ✅ Специально создан для оценки систем, работающих с русскоязычными нормативами, кодексами, ГОСТами и корпоративными документами. ✅ Открытость и прозрачность: методики оценки и данные будут в открытом доступе. Сравнение проходит по ключевым метрикам (ROUGE, LLM-судья, скорость, качество уточняющих вопросов). Участие. 📋Приглашаем ИИ компании к участию в бенчмарке RRNCB со своими RAG-решениями и продуктами. Заполните заявку на участие. В вашем распоряжении будут: • Независимый лидерборд. • Управление сабмитами. • Возможность тестировать сабмиты до отправки в лидерборд. • Разделение сабмитов на категории cloud и on-prem. 🗓Даты проведения: Запуск: 20 августа Регистрация RAG решений участников: до 3го сентября Результаты: 20 сентября. Почему стоит участвовать. • Участие в открытом бенчмарке — это стратегическая инвестиция для владельца продукта. Вы перестаете просто говорить, что ваш продукт «лучший». Вы доказываете это на объективных метриках в сложных, приближенных к реальности условиях. Это самый мощный аргумент для сомневающихся клиентов, который резко повышает доверие. • Попадание в топ лидерборда — это готовый повод для PR. • Реальные запросы и строгая оценка бенчмарка действуют как мощный стресс-тест. Выявляются проблемы, которые можно было не заметить на внутренних тестах. • Результаты бенчмарка — это не просто цифры, а конкретные данные для вашей R&D-команды. • Экономия ресурсов на собственном тестировании. Бенчмарк предоставляет инфраструктуру и датасеты готовыми, вместе с продуманной методологией оценки. Подробнее о бенчмарке:https://fractalagents.ai/rrncb-rag-benchmark/ Инициатор проведения бенчмарка - ООО Аватар Машина. #RAG#AI#RRNCB#Benchmark#ИскусственныйИнтеллект#OpenSource