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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #388 · 20.06

Telegram вчера запустил подписку Premium только на iOS. Это, кстати, очень любопытно: Павел Дуров вот уже несколько лет ведёт систематическую критику компании Apple, и совсем недавно высказался очередной раз. По его словам, умышленные ограничения устройств Apple и отставание от веб-стандартов создают наиболее значительное в наши дни препятствие для развития мобильного веба. А самой компании это нужно, чтобы привязывать разработчиков к магазину приложений и диктовать свои условия + брать процент от выручки. Это, конечно, совершенно верное замечание. Об индуцированном отставании мобильного веба у Apple я писал вот тут. Но вот Telegram выпускает важнейшее мажорное обновление только на айфонах. Понятно, что на Android тоже подтянут, я просто обращаю внимание на то, что лучше бы не словом, а делом. Подписку из России на айфонах, вроде как, люди могут купить, используя костыль с пополнением через мобильного оператора. На андроидах такого костыля нет, так что, скорее всего, Premium на андроиде будет для россиян недоступен (UPD в комментариях написали, что есть другой способ оплаты). Лично для меня из ценного там только десять закрепов и папка по-умолчанию, но это, кажется, не стоит ни возни с попытками оплатить, ни 449 рублей в месяц, которые за такую подписку просят. Тем не менее, идейно это правильная монетизация, в отличие от рекламы в том виде и на тех условиях, на которых она появилась. Поразмышлял о том, за какие функции в Telegram я бы всё-таки стал платить, и понял, что таких особо нет. Да, больше всего хотелось бы адекватное оформление каналов: текст во всю ширину экрана, возможность крепить картинки с хорошим UI, а не как сейчас. Вообще это, на мой личный взгляд, одна из самых серьёзных недоработок Телеграма, вызванная, как я понимаю, изначально "сообщенческой" природой каналов: канал это как бы чат с одним пишущим участником, со всеми вытекающими. Но было бы очень глупо делать такое обновление для небольшой доли донаторов, а все бесплатные каналы оставлять со старым ужасным внешним видом. Все остальные проблемы Телеграма тоже не выглядят, как опции для премиум-функций. За деньги добавляется дискавери, а без них нет? Ну тогда проще рекламную платформу в нормальный вид привести. Или, скажем, за деньги не так шакалятся фотографии? Но ведь возможность отправлять фото без сжатия уже есть бесплатно, просто это менее красиво и менее удобно. Не слишком правильно продавать за деньги понижение уровня неудобства, как я уже рассказывал. Впрочем, папка по-умолчанию это вот тоже оно самое: такая опция должна была быть изначально при появлении функциональности папок, потому что, если человек в принципе пользуется систематизацией, значит, ему внезапно нужна систематизация, и оставлять главный экран беспорядочным в таком случае неправильно, это полностью отключает смысл папок (мне вот они нужны, но по факту я ими не пользуюсь). И за деньги, как бы сказать, "включили" обратно эти папки, чтобы ими можно было пользоваться. По сути это нормально, как платная опция, но ведь по заявлениям компании папки бесплатны, а то, что пользоваться ими неудобно, это уже детали. Ну, посмотрим. Платные пользователи светятся у всех, хочу понаблюдать, купит ли хоть кто-нибудь из моих друзей подписку. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #longcontext

当前筛选 #longcontext清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9395 · 19.01.2026 г., 07:10

✔️ Sakana AI придумали, как LLM самим сортировать контекст по важности Обычные языковые модели читают текст как одну длинную ленту. Что ближе к началу внимания - то “важнее”. Что дальше - то модель видит хуже. И тут появляется проблема: если важный факт спрятан где-то далеко среди шума, модель может его просто не использовать. Она тратит внимание на всё подряд, вместо того чтобы сосредоточиться на главном. Sakana AI предложили решение - RePo (Context Re-Positioning). Идея очень понятная: модель получает модуль, который позволяет динамически “перепозиционировать” контекст. Примерно как человек: ты читаешь длинный документ, понимаешь, что важная часть была 20 страниц назад - и мысленно перечитываешь её, а лишнее игнорируешь. Что делает RePo - подтягивает важные куски информации ближе - отодвигает шум и лишний текст - помогает вниманию модели фокусироваться на нужном В модели есть обучаемый модуль, который **переназначает позиции токенов по смыслу**, а не по порядку ✅ важно = то, что помогает уменьшать ошибку модели и правильно решать задачу ❌ второстепенно = то, что не помогает (шум), поэтому “отодвигается” по позициям В результате модель с такой памятью начинает лучше работать там, где LLM обычно страдают: - когда контекст длинный - когда много шума - когда важные детали раскиданы далеко друг от друга - когда данные структурированные (таблички, списки, правила) Авторы показывают, что RePo даёт заметный прирост устойчивости, при этом не ухудшая общее качество. ▶️ Устойчивость к шуму (Noisy Context) Средний результат по 8 noisy-бенчмаркам: - Обычный RoPE: 21.07 - RePo: 28.31 🟡 Прирост: +7.24 пункта (сильно) Авторы отдельно фиксируют ключевую цифру: на noisy-eval (4K контекст) RePo лучше RoPE на +11.04 пункта. 🔥 Примеры прироста на конкретных задачах (везде RePo > RoPE) - TriviaQA: 61.47 → 73.02 (+11.55) - GovReport: 6.23 → 16.80 (+10.57) - 2WikiMultihopQA: 23.32 → 30.86 (+7.54) - MuSiQue: 7.24 → 13.45 (+6.21) Это шаг к моделям, которые не просто “читают что дали”, а умеют сами организовать свою рабочую память. 🟡Подробности: pub.sakana.ai/repo/ 🟡Статья: arxiv.org/abs/2512.14391 @ai_machinelearning_big_data #RePo#SakanaAI#LLM#AI#AIAgents#Context#LongContext#Attention

Neuron | OnlyFAST

@neuron_skills · Post #1643 · 11.07.2025 г., 14:48

📊 AI-автоматизация на страже новостей! За период 07.07.2025 – 10.07.2025 наша система автоматически проанализировала для вас: 191 топовый сабреддит 449 Twitter-аккаунтов 29 Discord-серверов (226 каналов, 12 761 сообщений) ⏳ Экономия вашего времени: Если бы вы читали это вручную со скоростью 200 слов в минуту, ушло бы целых 806 минут — а так, всё самое важное уже собрано в одном месте! tags: companies #xai#perplexityai#langchain#cursor#cline models #grok4#grok4heavy#claude4opus topics #modelreleases#benchmarking#longcontext#modelpricing#modelintegration#voice#performance#scaling#gpuoptimization people’s #elonmusk#aravsrinivas#igorbabuschkin#yuchenj_uw