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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #52 · 19.06

У Каца обстоятельный ролик про самокаты. Самое главное — приводятся исследования, показывающие, что на электросамокаты чаще пересаживаются именно с автомобиля и такси, а не с общественного транспорта. Это, пожалуй, был самый неоднозначный момент в спорах, в том числе в моих дискуссиях с некоторыми людьми в комментариях под предыдущими записями. Даже фанаты автомобилей в общем-то понимают, что снижение автомобилизации города это благо для всех его жителей, включая самих автомобилистов. Но некоторые сторонники автомобилей выступали против электросамокатов с риторикой «Пусть эти люди продолжают пешком ходить / на автобусах ездить». На деле рассматривается так называемая «проблема последней мили» — перемещение от крупного транспортного узла до точки назначения. И ее очень плохо решает рейсовый общественный транспорт, но хорошо решают такси, каршеринг и, с некоторыми поправками, личные авто. Средства микромобильности, к которым относятся велосипеды и самокаты, тоже призваны решать именно эту проблему. Так что да: электросамокатчик это по статистике чаще всего не выехавший на дорогу автомобилист (на своей машине или каршеринге/такси). Впрочем, выводы Кац, разумеется, делает самые банальные, ничего не говорящие о том, как решать проблему простым жителям здесь и сейчас. Надеяться на какую-то адаптацию городов в России для людей было бы очень наивно. P.S. Недавно проехался на кикшеринге с новым ограничением 20км/ч. По субъективным ощущениям стало сильно медленнее, но по часам — не сильно медленнее. Все ещё один из самых удобных способов перемещения по городу. #life https://youtu.be/UOSOPAlxwD4

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tuvanlanguage

当前筛选 #tuvanlanguage清除筛选

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google