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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #497 · 8.08

Пишут, что аудитория Инсты и Фейсбука в России после блокировок упала в несколько раз. ВК чуть-чуть подрос (меньше, чем заявляют), а Телеграм вырос внушительно. Ну то есть да, как и я говорил, все вот эти "Буду постить в Инсте под ВПН для тех, кто заходит туда смотреть под ВПН" это такая иллюзия на самом деле. Людям очевидно неудобно держать вечно включённый ВПН, не говоря уже о том, что мало кто из широких масс готов за него платить, а бесплатный это куча мороки и нестабильная работа. Уверен, падение продолжится. Широкие массы ушли, активность упала. Тем, кто готов ради Инсты постоянно включать ВПН, там тоже станет скучнее. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mobileagents

当前筛选 #mobileagents清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8920 · 01.11.2025 г., 13:25

🆕 Новый сильный GUI-агент: UI-Ins от TongyiLab и RUC Это модель, которая уверенно работает с мобильными интерфейсами и лучше понимает намерения пользователя. Она рассматривает команду как цепочку рассуждений, а не как одно действие, поэтому справляется со сложными задачами стабильнее. Результаты UI-Ins показал 74.1% успешных действий в AndroidWorld. Для сравнения: Gemini 2.5 Computer Use - 69.7%. То есть модель чаще правильно выполняет задачи в реальных интерфейсах. Модель: - пытается понять цель, а не только текст команды - строит несколько вариантов рассуждений - выбирает подходящую стратегию перед действием - адаптируется, если состояние приложения меняется Идет в двух версиях: 7B и 32B. Если вы работаете над агентами, которые должны нажимать кнопки, заполнять формы, открывать приложения и следовать шагам в интерфейсе - UI-Ins стоит добавить в список моделей для тестов. 🤖 UI-Ins-7B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-7B UI-Ins-32B: https://modelscope.cn/models/Tongyi-MiA/UI-Ins-32B 📄arXiv: https://modelscope.cn/papers/2510.20286 @ai_machinelearning_big_data #AI#Agents#GUI#MobileAgents#AndroidWorld#LLM