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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #379 · 11.06

Я попробовал Whoosh с подпиской, и да: кнопка включения страховки запоминает своё положение. То есть без подписки она всегда сама переключается в активное состояние, поэтому, если забудешь её отжать (каждый раз при аренде самоката!), заплатишь лишние 35 рублей. Но с подпиской стоит один раз её выключить, она в таком состоянии остаётся. Давно ли мы стали платить деньги за отключение тёмных паттернов и за то, чтобы сервис вёл себя не по-мудачески? В новостях вовсю рассказывают про платную подписку Telegram. В премиум-функциях будет, например, удвоение размеров пересылаемых файлов. Дуров написал у себя что, дескать, это всё для поддержания инфраструктуры: на платные функции расходуется больше ресурсов, поэтому они и платные. Если функция расходует ресурсы компании, то её платность это совершенно нормально. Именно так и должны работать платные подписки. Например, отключение рекламы за деньги это вполне хорошо и справедливо: компания зарабатывает на рекламе и оплачивает с этих денег свою инфраструктуру, если вы отключаете рекламу, а инфраструктурой пользуетесь, то вы расходуете ресурсы компании, поэтому с вас логично и правильно брать деньги. До санкций я платил за YouTube без рекламы (впрочем, сейчас он без рекламы бесплатный получается). И я бы платил, например, за ВК без рекламы. Может, уже не сейчас, но в лучшие времена этой соцсети. Однако, брать деньги просто за то, чтобы перестать делать неудобно — это мудачество, если удобство не расходует дополнительных ресурсов. Дуров упомянул о поддержке инфраструктуры, но почему-то забыл сказать, что, например, 10 закреплённых чатов вместо 5 это тоже платная функция, хотя никаких дополнительных ресурсов не расходует. Закреплённость чата это, скорее всего, один бит, который и так у всех чатов уже есть, просто нулевой. Но даже если нет, дополнительные "расходы" на это совершенно ничтожны. Больше закреплённых чатов — та функция, которую много людей просили в течение последних нескольких лет. Огромной доле пользователей Телеграма неудобно с пятью чатами, но команда годами не увеличивала этот лимит, а теперь вот такая возможность войдёт в платную подписку. По сути своей это ничем не отличается от того, что Whoosh в бесплатном тарифе делает неудобную и назойливую кнопку страховки, а в платном приводит её к тому нормальному состоянию, в котором она по идее и так должна быть. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.