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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #501 · 12.08

Марк Уве-Клинг, «Страна качества». Уве-Клинг в первую очередь стендап-комик и автор комедийных скетчей, что сильно повлияло на книгу. Лично мне не хватило какой-то сюжетной целостности: весь текст это как бы склейка отдельных сценок в общем мире с общими героями. Персонажи, кстати, очень архетипичны, а главный герой, наоборот, сравнительно безликий наблюдатель. Я бы даже сказал, что главный герой тут — вы, тот, кто читает произведение. Тем не менее, в едкости и интересных идеях автору не занимать. «Страна качества» это сатирическая антиутопия об обществе потребления, причем, совсем не такая, как, например, «О дивный новый мир». Если у Хаксли за основу взяты глубинные соблазны людей, и на их основе смоделировано общество, то Уве-Клинг просто взял текущие реальные тренды и выкрутил в них все ручки на максимум. Не столь далёкое будущее, центром действия становится государство под названием Qualityland. Всех людей тут зовут именем + профессией родителя того же пола в момент зачатия. Например, главный герой Петер Безработный, хотя у него самого есть работа, но у его отца в момент его зачатия не было. Есть ещё, допустим, Мартин Управляющий, Конрад Повар, Мелисса Проститутка и другие. Конечно же, не обошлось без упоминания человека с именем Ганнибал Лектор. Вообще, у автора прекрасное чувство юмора с кучей пасхалок и отсылок. В Qualityland гипертрофированное до абсурда общество потребления, а люди в основном тупы, инертны и ленивы. В большинстве модальных окон в интерфейсах есть только кнопка ОК, даже если там задан вопрос, подразумевающий возможность отказа («Хотите посмотреть рекламу?»). Ещё в этом мире было посчитано, что уникальный рисунок губ более точен, чем отпечатки пальцев, поэтому люди оплачивают покупки, целуя экран своего гаджета — очень символично. Что касается товаров, то их доставляют дроны из магазина, даже если ты сам ничего не заказывал, потому что умные алгоритмы автоматически вычисляют, что именно тебе нужно, списывают с твоего счёта деньги за это и оформляют покупку без твоего участия. Это кажется диким, если не вспоминать, что у нас в нашей объективной реальности примерно такие же взаимоотношения с информацией: соцсети и алгоритмы корпораций решают за нас, какую информацию мы хотим потреблять, и доставляют её к нам. Вообще, читая эту книгу, я сначала пребывал в слезах от абсурдности и нереалистичности происходящего, а потом пребывал в слезах от осознания того, насколько близка наша реальная жизнь к чему-то подобному. Хоть центральный сюжет, на мой взгляд, вышел у автора беззубым и скомканным, острые и едкие детали в отдельных сценах и в описании мира можно пересказывать часами. Сквозь сатиру и гротеск иногда проглядывают любопытные размышления автора о неизбежном вреде человечеству от ИИ, исторические вставки с реальными фактами и вполне правдоподобные объяснения некоторых экономических эффектов. В общем, скорее рекомендую, чем не, но читать нужно с осторожностью, заранее воспринимая роман не совсем как обычное художественное произведение. Уже есть вторая книга, начну её сегодня. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 7 подобни публикации

Търсене: #opensourceai

当前筛选 #opensourceai清除筛选

🔥Google выпустила Gemma 4 — самую умную открытую модель на сегодня Если вы следите за open-source LLM, это важный релиз. Gemma 4 построена на тех же исследованиях, что и Gemini 3, но работает локально — на вашем железе. Почему стоит обратить внимание: 🧠Прорывной интеллект — для сложных рассуждений и агентных workflows 🌐Мультимодальность и 140+ языков «из коробки» 📄Огромный контекст — до 256K токенов 🛠Нативные функции для вызовов инструментов и автономных агентов 💻 Качественная генерация кода (офлайн) ⚖️Apache 2.0 — можно использовать в коммерческих проектах без ограничений Доступны 4 размера модели в Google AI Studio. Для локального использования скачайте веса на Hugging Face, Kaggle и Ollama. 👉Больше деталей #Gemma4#OpenSourceAI#LLM https://t.me/semasci

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8630 · 26.09.2025 г., 12:45

✔️ Tencent представила Hunyuan3D-Omni: первую в индустрии модель для генерации 3D-объектов с мультиконтрольным управлением. Модель ростроенная на базе open-source Hunyuan3D 2.1 и называемая «ControlNet для 3D», система решает проблемы кривых генераций и искажённой геометрии, интегрируя до четырёх условий контроля. Две ключевые инновации: - Лёгкий унифицированный энкодер управления для эффективного мультимодального фьюжна - Стратегия прогрессивного обучения по сложности, повышающая устойчивость модели Возможности: - Управление по одному изображению и наброску позволяет точно задавать позы для анимаций и аватаров - Использование облака точек (полного или построенного по глубине): убирает визуальную неопределённость и обеспечивает реалистичную геометрию - Контроль через bounding box: задаёт пропорции объекта (длину, ширину и высоту) в соответствии с дизайном - Voxel-контроль: формирует топологию объекта, что удобно и для инженерных, и для творческих сценариев Tencent дропнули код и веса. 🟢Код: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni 🟢Веса: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Omni 🟢Отчёт: https://arxiv.org/pdf/2509.21245 @ai_machinelearning_big_data #3DGenAI#TencentHunyuan#OpenSourceAI

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8615 · 23.09.2025 г., 17:34

⚡️Новая модель LFM2-2.6B - лидер в классе до 3B параметров. Ключевые особенности: - лёгкая и быстрая, всего 2.6B параметров - построена на архитектуре v2 (short convs + group query attention) - обучена на 10 трлн токенов, поддерживает контекст до 32k LFM2-2.6B - компактная, но мощная моделька для широкого спектра задач. 🟠Blog post: https://liquid.ai/blog/introducing-lfm2-2-6b-redefining-efficiency-in-language-models 🟠HF: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-2.6B 🟠Model Bundle on LEAP: https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2-2.6b @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#LFM2#OpenSourceAI#Multilingual

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8924 · 02.11.2025 г., 09:32

⚡️LongCat-Flash-Omni - открытая 560B MoE-модель (27B активных параметров), которая умеет вести живой диалог в реальном времени, слышать, видеть и отвечать голосом. Ключевые фишки: -модель разговаривает и видит собеседника, реагирует на беседу в реальном времени - 128K контекст - продвинутая MoE-архитектура: высокое качество при меньших затратах (27B активных параметров из 560B) - Полгный open-source По тестам: - лидер на OmniBench, DailyOmni - хорошие показатели на ASR (распознавании речи), DocVQA, RefCOCO - обходит лучше Qwen3-Omni Instruct - и очень близка к Gemini-2.5-Flash, но это все таки*открытая* модель Открытая мультимодальная модель, которую можно запускать локально, хороший вариант для голосовых ассистентов. 🤖Model: https://modelscope.cn/models/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni 🌐Demo: https://longcat.ai 📄 Full technical report & code: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Omni @ai_machinelearning_big_data #AI#OpenSourceAI#Multimodal#MoE#LLM#GenAI

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8789 · 16.10.2025 г., 10:05

🔥 Nanochat D32 : микромодель Карпаты за $1000, которая реально работает Карпаты написал, что завершил обучение Nanochat D32, обученной за 33 часа при бюджете $1000 (вместо $100). Результаты - удивительно хорошие для такой «крошки»: - 📈CORE score: 0.31 (выше, чем у GPT-2 — ~0.26) - 🧮GSM8K: с 8% до 20% - 🚀 Рост виден на всех этапах - pretraining, SFT и RL Карпати пишет: > «Не ждите от микромоделей чудес. Они обходятся $100–$1000, а не миллиарды долларов, как у крупных лабораторий. > Разговаривать с моделью - как с ребёнком из детсада: они милые, ошибаются, путаются, галлюцинируют, но это весело.» 💡Факты: - Nanochat тренируется с нуля - Самая маленькая модель Nanochat содержит примерно в тысячу раз меньше параметров, чем GPT-3. - Обнолвенный скрипт run1000.sh уже доступен в репозитории 📎 Подробности и отчёт: https://github.com/karpathy/nanochat/discussions/8 Карпати уже тестирует веб-чат с моделью (ссылку не публикует, чтобы не обвалили сервер). Дальше -оптимизация и возможно, переход к следующему уровню масштабирования. #AI#LLM#Nanochat#Karpathy#AIresearch#OpenSourceAI

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64989 · 10.04.2026 г., 13:04

🚀 AI TRENDS | Secure Blockchain Acquires Agentic Solutions in Stock Deal Secure Blockchain, a publicly traded Canadian company, has announced the acquisition of Agentic Solutions Limited, an AI Agent company based on ElizaOS, in an all-stock transaction valued at approximately $450,000, equivalent to 5 million common shares. According to Foresight News, the company also completed a private placement financing of $1.5 million, with the Eliza Foundation subscribing to about 50% of the shares, amounting to roughly $750,000. The funds raised will be allocated to AI Agent development, platform construction, and operational expenses. Additionally, Secure Blockchain settled $500,000 of debt through the issuance of approximately 4.44 million shares. Following the transaction, the total share capital stands at about 32.59 million shares, with a market value estimated at $3.67 million based on the financing price. The related shares are locked until August 11, 2026. Agentic Solutions is a commercial partner of ElizaOS, focusing on developing enterprise-level AI Agent products within this framework. ElizaOS, created by Eliza Labs, is one of the most active open-source AI Agent frameworks currently available. Secure Blockchain, previously specializing in blockchain embedded email encryption services, is transitioning into the Agentic AI sector following this acquisition. #AI#Blockchain#Acquisition#Financing#ElizaOS#AgenticSolutions#StockDeal#EnterpriseAI#OpenSourceAI#TechInvestment

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9070 · 25.11.2025 г., 12:11

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR. Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan. Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске. ⚡ Топ по бенчмаркам • 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B • 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов 🌐 Что умеет HunyuanOCR Модель закрывает практически все типы OCR задач • текст на улицах, витринах, табличках • рукописный текст и художественные шрифты • сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX • субтитры в видео • перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков Это не каскадный пайплайн, а единое решение Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат. Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки. 📌 Project Page web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0 mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0 🔗GitHub https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR 🤗 Hugging Face https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR 📄 Technical Report https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf @ai_machinelearning_big_data #HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI