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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #368 · 31.05

В первой серии нового сезона Stranger Things показывают баскетбольный матч, идущий параллельно с партией в настольную игру. Монтаж специально сделан такой, чтобы сопоставить эти две вещи: вот и там и там атака, а вот и там и там игроки в напряжении из-за сложностей, а вот им нужен командный дух итд. Игрок пафосно берет мяч / игрок пафосно берет кубик d20. Несколькими сценами ранее лидер движения настольщиков подшучивает над баскетболистами в стиле: "Вы задроты и занимаетесь какой-то ерундой, а мы вот реально интересными вещами". Да, именно так, настольщик говорит это баскетболисту, а не наоборот, как можно было подумать. Мысль о том, что гики и ботаники это новые популярные люди была раскрыта ещё 10 лет назад в фильме 21 Jump Street (который у нас к сожалению довольно глупо перевели как "Мачо и ботан"). Устарел классический стереотип американской школы — популярный спортивный парень, который играет в футбол или баскетбол, любимец девушек, не слишком умный интеллектуально и со скверным характером противопоставляется главному герою: умному, но несколько асоциальному ботанику. В фильме есть эпизод, когда герой говорит другу надеть рюкзак обеими лямками, как носят гики, потому что одной — как носили спортивные "хулиганы" — уже не модно и моветон. Герои Stranger Things размышляют об этом в первой серии: давайте, мол, перестанем быть задротами и начнем тусить с крутыми. Но в их реальности это выглядит не слишком правдоподобно. Эти парни и без того успешны, уверены в себе, обладают хорошим чувством юмора, над ними никто не стебется, у них есть девушки (одна из которых дважды спасла мир, чем не перестает хвастаться её парень). Не слишком веришь, что для них есть хоть какой-то резон стремиться в тусовки к простым и одномерным спортсменам-красавчикам. В Sex Education похожая тема: главный герой и внешне и по характеру откровенный ботаник, что не мешает ему ни иметь друзей, ни пользоваться уважением, ни даже влюбить в себя девушку из тусовки "популярных" пафосных чик. В фильме Wish I Was Here бородатый нерд создаёт себе костюм-скафандр для посещения комикс-конвента. Поначалу этот персонаж кажется тем, у кого вообще не бывает отношений в привычном нам смысле: слишком увлечённым какими-то "несерьёзными", "детскими" вещами, удалёнными от "настоящей реальной жизни". Его соседка — симпатичная девушка — приходит жаловаться на шум, и оказывается, что она тоже фанатка комиксов, тоже косплеер, у них завязываются отношения, один идут на конвент вместе. Это всё не выдумка. Киберспорт собирает стадионы, а стримеры и блогеры — новые звёзды. Теория Большого Взрыва долгое время была самым популярным сериалом в США. Абсолютные мировые топы по сборам в кино берут комиксы про супергероев. Рынок настольных игр взлетает в небеса, и давно вышел далеко за пределы каких-то банальных вещей вроде "Монополии", а тематические каналы на Ютубе ведут взрослые дядьки с семьями и детьми. Гик-культура больше не нишевая, теперь это просто культура. Я кидаю d20 и прохожу проверку на публикацию поста. #hobby#fiction

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