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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #347 · 17.05

У Star Trek: Strange New Worlds неплохой старт. Может даже получится что-то дельное. Энсон Маунт, который играет капитана, весьма харизматичен и отлично подходит на эту роль. Впрочем, у Star Trek: Discovery тоже был хороший старт с любопытным ответвлённым сюжетом, и интересный персонаж в исполнении Джейсона Айзекса, но потом и он ушел, и всё скатилось в какой-то трэш. Это я вам как адский фанат космофантастики говорю, смотревший все сериалы франшизы, кроме классических. Вообще, сюжет в стиле "Команда космического корабля с пафосом приключается" много где обыграли и в серьёзной и в шуточной форме. Недостатков у подобной модели полно: взрослые люди в повествовании нередко ведут себя очень нелепо и театрально, космос нереалистично перенаселён и цветаст, а "научная" составляющая — просто мешанина технических терминов в духе "Резонанс силовых катушек в варп-двигателе!". Тем не менее, две вещи мне нравятся. Во-первых, художественное отображение тех или иных качеств людей в виде инопланетных рас. А это именно оно: вот вам раса умников и ботаников (вулканцы), вот вам раса агрессивных воителей (клингоны), а вот раса хитроумных мошенников (ференги). Маловероятно, что в реальности другая разумная цивилизация сплошь состояла бы из особей с каким-то характерным выраженным свойством. Если среди людей есть и умники, и агрессоры и мошенники, то совершенно непонятно, почему любая иная жизнь складывалась бы как-то иначе. Среди инопланетян в теории тоже должны быть абсолютно разные представители: умные, глупые, любящие людей, ненавидящие людей, добрые, агрессивные итд. Так что да: пришельцы в этих сериалах это, конечно же, вычурное изображение людей. И оно позволяет хоть и гротескно, но чётко и однозначно показывать некоторые человеческие особенности. Я люблю простоту и прямолинейность, до некоторой степени люблю обобщения, и, как вы помните, считаю людей не такими разными, какими они считают себя сами — так что во мне такие образы отлично откликаются. Во-вторых, акцент на социологии и дипломатии, и фигура капитана, как универсального переговорщика и лидера. Проблемы в большинстве случаев решают не оружием и силой, а попыткой понять и договориться. По сюжету Энтерпрайз вообще научный корабль, имеющий на борту торпеды лишь номинально. Так вот, что внутренние распри команды, что сложности, приходящие извне: как правило решаются или дипломатией или высоким профессионализмом и смекалкой различных членов экипажа. Герои не обладают сверхсилами, но нередко сталкиваются со сверхсильным противником. Нечто похожее нам пытаются показать в "Докторе Кто", но там как-то всё менее строго и лично у меня чаще отключает приостановку неверия. Discovery я бросил, кажется, после второго сезона. Picard вообще не начинал: на мой взгляд это просто эксплуатация фанбазы, пожалели бы престарелых актёров! Посмотрим, как долго Strange New Worlds сможет удерживать хотя бы минимальный интерес. #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