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 2 подобни публикации

Търсене: #jan

当前筛选 #jan清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8255 · 12.08.2025 г., 14:32

🚀Jan-v1: локальная 4B-модель для веба — опенсорсная альтернатива Perplexity Pro 📌Что умеет - SimpleQA: 91% точности, чуть выше Perplexity Pro — и всё это полностью локально. - Сценарии: быстрый веб-поиск и глубокое исследование (Deep Research). Из чего сделана - Базируется на Qwen3-4B-Thinking (контекст до 256k), дообучена в Jan на рассуждение и работу с инструментами. Где запускать - Jan, llama.cpp или vLLM. Как включить поиск в Jan - Settings → Experimental Features → On - Settings → MCP Servers → включите поисковый MCP (например, Serper) Модели - Jan-v1-4B: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B - Jan-v1-4B-GGUF: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B-GGUF @ai_machinelearning_big_data #ai#ml#local#Qwen#Jan