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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #480 · 31.07

Словил рекламу: юридическая фирма пиарится на выигранном деле против GeekBrains (вернули деньги за курс клиенту, который от этого курса отказался). Причем, что характерно, таргетинг у рекламы настроен по айти-школам. Я состою в паблике одной малоизвестной школы X, которая вообще вряд ли когда-либо (ввиду своей небольшой величины) получала от клиентов вызовы в суд. И тем не менее, текст рекламы был типа "Верните деньги за курс в школе X через суд". Думаю, они запустили рекламу вообще по всем школам. Пиар на судах с айти-школами это интересно: громких публичных разбирательств с ними действительно очень много, как и с другими крупными компаниями. Но, видимо, в случае со школами законодательство какое-то более однозначное, либо школы скупятся на хороших юристов, и поэтому сливают. Не думаю, впрочем, что именно школы — какое-то особенное зло. Не более, чем другие B2C бизнесы. Всегда есть клиенты, которые недовольны (как справедливо, так и нет). А бизнесы всегда максимально защищаются, и вообще, не имеют морали или человечности в нашем субъективном понимании. Вместо морали у них репутация, хотя её влияние на действительно крупную рыбу очень слабое. Так что бизнесы отбиваются. И против какого-нибудь Тинькова вряд ли хоть какой-то юридической фирме удастся что-то сделать, поэтому Тиньков спокойно забирает у людей валюту, а вот школы попадают под раздачу. Тем не менее, каждый раз, когда обычный человек выигрывает суд у компании, в мире радуется котёнок. #web#life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12.11.2025 г., 13:03

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel