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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #441 · 9.07

Раньше был Букинг для аренды отелей, а теперь Островок и похожие сервисы. И там везде есть рейтинг от 0 до 10. Как я понимаю, на рейтинг сильно смотрят, когда принимают решение, какой отель взять. Ну я вот точно смотрю. По пути туда в Петрозаводске мы останавливались в Piter Inn — крутой топовый отель за много денег. У него был ожидаемо высокий рейтинг, и он этот рейтинг оправдывает. По пути обратно мы, как вы знаете, остановились нештатно. Крутые отели были заняты, и пришлось взять дешёвый. Он был ожидаемо убогонький по обстановке и оснащению, с низким рейтингом. Однако, персонал в последнем отеле общался с нами очень вежливо и выполнил нестандартные просьбы, бельё было чистое, вообще никаких претензий у нас не возникло. И я вот подумал: в рамках своей цены дешёвый отель тоже себя полностью оправдывает. Он просто существует в другом классе — дешёвые номера, чтобы быстро переночевать. Но внутри своего класса он справляется хорошо. Должен ли у него быть ниже рейтинг? С одной стороны вроде да, ведь рейтинг используется для сравнения отелей между собой, и дешёвый точно проигрывает дорогому по всем параметрам, кроме цены. С другой стороны, если у нас рейтинговая шкала абсолютная, то как вообще награждать и продвигать хорошие вещи в более дешёвых классах? Тогда 9-10 будет только у супер дорогих, а что-то попроще — даже образцовое — упрется в потолок. В такси же в экономе у водителя может быть 5 звёзд, если машина чистая, а сам он аккуратно водит. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #googlecloudai

当前筛选 #googlecloudai清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64744 · 09.04.2026 г., 17:34

🚀 AI TRENDS | Google Cloud AI's PaperOrchestra Enhances Manuscript Quality Google Cloud AI researchers have introduced PaperOrchestra, a system designed to improve the quality of literature reviews and manuscript formatting. According to NS3.AI, human evaluations revealed that PaperOrchestra achieved a 50%-68% win-rate margin in literature review quality compared to autonomous baselines. The system employs five specialized agents to manage tasks such as organizing raw materials, generating figures, reviewing literature, and formatting manuscripts. To evaluate the effectiveness of PaperOrchestra, researchers developed PaperWritingBench, a framework built from 200 top-tier AI conference papers. This framework demonstrated a 14%-38% improvement in overall manuscript quality, showcasing the potential of PaperOrchestra in enhancing academic writing processes. #AI#GoogleCloudAI#PaperOrchestra#ManuscriptQuality#LiteratureReview#AcademicWriting#AIAgents#ResearchTools#PaperWritingBench