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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #356 · 24.05

Некоторые нашли ответ на вчерашнюю загадку: это последовательность животных из песни What Does The Fox Say. И это породило интересное обсуждение здесь, в Телеграме. Часть людей никогда не слышали об этой песне, что лично меня очень сильно удивило. В моём информационном пространстве она является бесспорным масс-культурным феноменом, поэтому знакомство с ней не зависит, например, от ваших музыкальных вкусов. Вам достаточно просто заходить в интернет. По аналогии с, например, Gangnam Style или Harlem Shake: для меня это вещи, которые невозможно было не застать, если вы в принципе пользовались интернетом в период их популярности. Но, как выяснилось, это совершенно не так, и люди действительно живут немножко в разных информационных слоях. Вот я и задумался: от чего это зависит? Какие источники нужно читать или не читать, чтобы ни разу не наткнуться на какой-то относительно популярный феномен, не обсудить его ни с кем из знакомых, не увидеть в ленте ни одной из соцсетей? В моих компаниях друзей, например, очень часто шутят с отсылками к масс-культуре, поэтому буквально невозможно не знать чего-то известного. Я просто не мог ничего сделать, чтобы пропустить какой-нибудь Ice Bucket Challenge, The Dress или Coffin Dance. Но как-то люди пропускают (наверняка среди читающих это есть те, кто не знает о чём-нибудь из перечисленного). И другой вопрос: что отличает масс-культурный феномен от просто очень популярной вещи? В комментариях мне справедливо заметили, что если мы откроем в Википедии топ популярных видео на YouTube, там будут ролики с миллиардами просмотров, о которых мы и не слышали. Например, я никогда не видел и не слышал детский стишок «Johny Johny Yes Papa», а ведь это топ-3 видео на YouTube за всю историю, с поразительными 6 миллиардами просмотров! Ну ладно, допустим, видео для детей нельзя считать, потому что современные родители их просто ставят младенцам по 100 раз в день, чтобы отвлечь и чем-то занять. Но, например, у песни Джастина Бибера «Sorry» более 3.5 млрд просмотров, а я её никогда не слышал. На мой взгляд произведение становится массовым, когда выходит за свои первоначальные границы. Например, если о песне знают не только те, кто в принципе слушает такую музыку и этого исполнителя. А особенно если песня вообще выходит за рамки музыкальной сферы. Например, по песне про лису писали научпоп-статьи о том, какой звук издают лисы. Челлендж Ice Bucket выполняли люди, которые никакого отношения не имеют к медицине или благотворительности. Танец Harlem Shake исполняли люди в военных частях, офисах, в Кембриджском университете. Для меня именно проникновение в нейтральную среду — основной признак. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 32 подобни публикации

Търсене: #skill

当前筛选 #skill清除筛选
油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14789 · 15.05.2026 г., 10:11

#Skill 😞Coze 扣子 你只需用日常语言描述需求,扣子会自动为你生成智能体、工作流、网页和移动应用,并支持一键复用专家操作流程(SOP),整个过程无需编码,‌10分钟内即可完成从想法到可用工具的转化‌ 🥰https://www.coze.cn/skills

Hashtags

油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14778 · 13.05.2026 г., 10:23

#Skill 😞Skillstore | AI“技能”,一键装上可复用 Skills 工作流 Skillstore 是一个开放技能市场,把「可复用技能」当成插件来安装,让你的AI执行力直接拉满 一键复用成熟的工作流:你不需要再反复写提示词、调试脚本、或者给 AI 做「入职培训」,一条命令就能装进你的 AI 工具链。 🥰https://skillstore.io/zh-hans 🙃https://github.com/aiskillstore/marketplace

Hashtags

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23644 · 03.04.2026 г., 09:00

【🚀AI 人工智慧|黑鏡劇情成真?同事和前任都能打包成 skill,數位永生背後的隱私與倫理隱憂 】 #AI#skill 📍請見報導: https://abmedia.io/ai-skill-colleague-privacy-concerns 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

Hashtags

油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14762 · 09.05.2026 г., 10:06

#Ai#skill 😞 Modelscope,相当于AI届的 GitHub 汇聚了高质量预训练模型,降低 AI 的应用门槛,提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用 AI模型托管,拥有超过 12 万个AI模型,涵盖自然语言处理、视觉、语音、多模态等方向:极简的模型调用,普通人通过几行代码就能调用 AI 模型 便捷的模型微调:支持使用自己的数据集,通过简单的配置对预训练模型进行微调 开放的生态:提供在线模型体验、Notebook 教程和活跃的开发者讨论区,方便学习 对于任何类型的输入数据(图像、文本、音频、视频等),都可以通过短短几行代码来实现推理流程。系统会自动加载相应的模型来生成推理结果 🥰https://www.modelscope.cn/ 🙃https://github.com/modelscope/modelscope

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 3Следваща