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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #55 · 26.06

Посмотрел несколько видео с канала "Все работы хороши" — там либо сам автор либо его агент устраивается на работу во всякие Пятёрочки, Макдаки, Фикспрайсы, а затем в подробностях рассказывает изнутри, что на самом деле происходит. Меня не пугает какая-то тяжёлая черновая работа. "Дуй на завод" для меня не шутка — мы с другом месяц проработали на заводе прямо в цеху в качестве практики. Но меня очень удивляет, что люди добровольно соглашаются на работу, где их за людей не считают: общаются грубо и неуважительно, систематически дают не связанные с рабочими обязанностями поручения, унижают, ни во что не ставят их права и личные потребности. Да, зарплаты одинаково высокими везде не могут быть, но человеческое отношение то хотя бы на элементарном уровне должно присутствовать? Окей, понятно, что число соискателей на эти работы, вероятно, много выше, чем количество предложений на рынка труда. Поэтому компании могут не запариваться с такой ерундой, как уважение к сотруднику. Интересно, что это только до тех пор, пока оно не становится выгодным. В айти, если начальник будет посылать программиста за сигами, тот просто уйдёт в другое место, бизнес потеряет работника и, как следствие, деньги. Но как только нормальное общение становится добровольным выбором, все эти системы идут по пути наименьшего сопротивления. Ещё показательно, что на канале только неквалифицированный труд. Представьте себе, если бы какой-то программист, знающий несколько языков (как я, хе-хе), устраивался бы на работы во всякие Яндексы и ВКонтакты, а потом рассказывал бы, как оно изнутри. Не о закрытых NDA вещах, конечно, а в целом о структуре: о бестолковых менеджерах, заставляющих делать хрень, об элементарных фичах, проходящих энтерпрайз-дебри по полгода, о добровольно-принудительных переработках и так далее. Была бы бомба — миллионы просмотров, геометрический рост популярности, Дудь курит в сторонке. Но это всё не реалистично. Во-первых, даже очень крутой спец не всегда пройдёт собеседование: где-то по стеку не подойдёт, где-то по софтскиллам не понравится, где-то ещё что-то. Во-вторых, для самого программиста это карьерное самоубийство, поэтому нужно уже быть богатым человеком с пассивным источником дохода. В-третьих, корпорации более внимательны к сохранению своей тайны и могут найти способ засудить даже без прямого нарушения NDA. И почти в любой квалифицированной сфере будет так: сложно, репутационно-дорого, много издержек. Наверное, в этом и отличие. Когда-то давно я высказывал такое видение — лично у меня чья-то работа вызывает тем больше уважения, чем дольше лично мне с нуля прокачаться до уровня хотя бы прохождения собеседования или другой начальной стадии (получения первого клиента, если речь про бизнес или самозанятость). Так что, можете прикинуть про свою работу тоже — как много обучения требуется для её выполнения. Если мало или совсем не требуется — может, это повод подумать. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #slm

当前筛选 #slm清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026 г., 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9545 · 18.02.2026 г., 15:34

Tiny Aya: семейство мультиязычных SLM. Cohere Labs выкатили семейство моделей Tiny Aya на 3 млрд. параметров с контекстным окном 8К, которое поддерживает 70+ языков. Семейство заявляется как достойный кандидат для локальных переводчиков, чат-ботов и образовательных тулзов в оффлайн-режиме. Если необходимо, чтобы было быстро, локально и переводить суахили или кхмерский лучше, чем Llama - это вот оно. 🟡Фишка релиза в дата-инжиниринге. Tiny Aya учили на 6 трлн. токенов, а проблему нехватки данных для редких языков решали через синтетику от моделей-учителей (своя Command R + DeepSeek-V3). Вместо того чтобы учить одну модель всему сразу, разбили данные на языковые кластеры (Европа, Азия, Африка и т.д.) и дотюнивали отдельные ветки, после чего смержили эти региональные чекпоинты в глобальную модель Tiny Aya Global. 🟡Состав семейства Tiny Aya Global: Универсальный чекпоинт для всех языков. Tiny Aya Earth: Африка и Западная Азия. Tiny Aya Fire: Южная Азия. Tiny Aya Water: Азиатско-Тихоокеанский регион и Европа. Мы тут GGUF: Есть к каждой версии в 4, 8 и 16-бит. iOS и Android: модели доступны в PocketPal 🟡Результаты тестов Global-версия бьет Gemma 3-4B в 46 языках из 61 на бенче WMT24++. На iPhone 17 Pro выдает 32 токена/сек, на стареньком iPhone 13 - около 10 токенов/сек в квантовании Q4_k_m. Самый высокий показатель безопасности (91.1%) среди конкурентов (Qwen3-4B, Ministral-3-3B). 🟡Капля реализма Это 3B модель. В сложных задачах она очевидно хуже или где-то рядом с одноклассниками, чудес ждать не стоит. Несмотря на заявленное разнообразие, английский язык занимает львиную долю датасета во всех кластерах. При сильном сжатии (ниже Q4) качество начинает заметно страдать, особенно на редких языках. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License. 🟡Блогпост 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#TinyAya#Cohere

Addis Standard

@addisstandardeng · Post #21411 · 16.02.2026 г., 06:57

#Sudan’s Democratic Bloc split over unauthorized talks in #Ethiopia Public divisions emerged within Sudan’s Freedom and Change – Democratic Bloc on Sunday after member organizations held unauthorized meetings with international mediators in the Ethiopian capital, #Addis_Abeba. The “Quintuple Mechanism”—comprising the #African_Union, #IGAD, the #United_Nations, the #Arab_League, and the #European_Union—is seeking to bridge the gap between Sudanese political forces to launch a process on the country’s future governance. Democratic Bloc spokesperson Juma al-Wakil disavowed the delegation in Addis Ababa, stating the coalition “did not participate in the meeting and did not send a representative delegation.” He added that no authorization had been issued for any entity to represent the bloc in the consultations. Al-Wakil, who is affiliated with Minni Minawi’s Sudan Liberation Movement (#SLM), said that if members participated, they did so in a “personal or .... https://sudantribune.com/article/310749