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 1 подобни публикации

Търсене: #sft

当前筛选 #sft清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8851 · 24.10.2025 г., 22:00

🧠 Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, сравнив её «мозг» с мозгом пчелы. Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry, и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи. Сначала генерируются диалоги: «Сколько букв r в слове strawberry?» и правильные ответы. После этого модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык. Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы. Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче понимает задачу. Nanochat решает задачу двумя способами: — логически, рассуждая пошагово; — через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата. Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные. 📘 Разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164 @ai_machinelearning_big_data #AI#Karpathy#Nanochat#LLM#SFT#RL#MachineLearning#OpenSource