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: #researchagent

当前筛选 #researchagent清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8450 · 04.09.2025 г., 13:20

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR) UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM. Почему это важно: 🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов. 🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа. 🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи. По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс. 🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr 🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch 🟢Lab: https://nv-dler.github.io @ai_machinelearning_big_data #NVIDIA#UDR#UniversalDeepResearch#AI#LLM#ResearchAgent#AIAgents#DeepResearch