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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #48 · 11.06

Kickstarter отличный пример неизбежного возврата системы из какого-то нестандартного состояния в более привычное. Изначально проект планировался, как помощь молодым изобретателям и инноваторам: авторы могли описывать идею нового устройства (идею игры, книги, дизайнерского предмета и т.д.), представляли публике простой прототип — как правило самодельный — и собирали деньги на его реализацию. То есть деньги как раз шли на то, чтобы разработать промышленный вариант и наладить производство. В теории можно было прийти на Кикстартер простым парнем из деревни, спаявшим прототип в гараже, и собрать средства на воплощение своей мечты в жизнь. Однако со временем естественным образом привлекали больше внимания те, кто прошёл на момент презентации чуть дальше: сделал более качественный образец, заказал более дорогой видеоролик, или даже уже частично наладил какие-то производственные процессы. Это всё выродилось в то, что Кикстартер превратился из краудфандинговой площадки в магазин. А точнее сказать — Телемагазин. Отличие от обычного магазина в том, что в Телемагазине товар делает вид, что он уникален, и в других местах такой не купить. В остальном же теперь проекты выходят на Кикстартер с полностью готовым продуктом, полностью налаженной линией выпуска и профессиональной рекламой. Стоимость выхода на Кикстартер в наши дни нередко превышает потенциально возможные сборы. Всё больше краудфандинговых кампаний в качестве гола (то есть суммы, которую необходимо собрать) ставят глубоко формальную небольшую цифру. Сложное и дорогое электронное устройство просит для старта $20000 — в реальности этого не хватит даже на полноценный production-ready прототип. Например, пресс-форма для литья пластикового корпуса сама по себе может стоить $5000-$10000, а производство ещё даже не началось. Потому что на самом деле разработчики сейчас не выставляют свои идеи для сбора денег на воплощение. Они выставляют готовый товар в магазин. Естественные и вроде бы правильные процессы (более качественное привлекает больше внимания) привели к искажению или даже исчезновению первоначальной цели проекта Кикстартер. Из интересной и необычной площадки по финансированию изобретений он стал магазином — тоже не совсем банальным, но с очень привычным механизмом работы как для продавцов, так и для покупателей. Исключения случаются, однако в целом тенденция очевидна. На мой личный взгляд владельцам Кикстартера нужно было остановить это в своё время. Если на западе есть термин overqualified в качестве причины отказа при приёме на работу, то можно было и здесь балансировать допустимый уровень готовности продукта при публикации на площадке. Но что имеем, то имеем. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks