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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #528 · 3.09

Твиттер анонсировал редактирование твитов для платных подписчиков. Кто не знает: это предельно базовая функция, которую десятилетия просило подавляющее большинство активных твиттерян. "Редактирование твитов" было чем-то вроде высказывания "Карфаген будет разрушен" из известного фразеологизма. И вот его вроде как вводят. Только за деньги и только в первые полчаса после публикации. Здесь я хочу вспомнить об альтернативах. Позавчера был спор в Телеграме об айфонах и о том, можно ли называть монополией что-то, формально имеющее альтернативы. Так вот: отсутствие редактирования твитов причиняло многим активным пользователям феерические неудобства. Как вы думаете, ушли ли они в какую-то альтернативную соцсеть? А, может, сделали свою и довели до того же уровня популярности? На самом деле администрация твиттера могла всё это время делать с пользователями почти что угодно и причинять неудобства любого уровня. Таких случаев было немало: кропы картинок на десктопе, закрытие API для кастомных клиентов, бан Трампа и т.д. Пользователей могли ставить раком десятками способов, и они бы всё равно никуда не делись. Угадайте, почему. P.S. В январе я вам писал, а позже ещё моя знакомая Лена Савинова независимо от меня пришла к тем же выводам, что в Твиттере очень много нытья и страданий. Думаю, вместо нытья об отсутствии редактирования твитов теперь будет нытьё о платности этого редактирования. Запомните этот твит. #web

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