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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #555 · 15.09

Все пишут про то, что Adobe покупает Figma за $20 млрд. Во-первых, я рад успеху Фигмы. Я помню, когда появлялся подобный софт для дизайнеров, был очень популярен Sketch, но он работал только на MacOS. У разработчиков спрашивали, почему они не хотят сделать доступным приложение для всех, а не только для маководов. Они отвечали, что используют специфичное API, которое есть только в MacOS, и без которого реализовать нужную функциональность невозможно. И вообще, у большинства дизайнеров мак, только маки нужны, а на остальных плевать. Но вот пришла Фигма и сделала то же самое не только кроссплатформенно, а вообще в браузере. Это магия какая-то, как такое завелось и работает в браузере вообще. И теперь дизайнер может кинуть мне ссылку на макет, а мне даже устанавливать ничего не придется. При всех недостатках браузерного софта, в этом случае получилось очень удобно и уместно. Надеюсь, разработчики Скетча извлекли урок из своей лени и бестолковой идеологии. Во-вторых, Adobe — единственный софт, который я пиратил до отказа компаний принимать русские деньги. Остальное или покупал или искал бесплатную альтернативу. А у Adobe и ценовая политика неадекватная, и неудобства при установке и регистрации. Лицензионный адобе в разы больше требовал и больше глючил, чем какой-нибудь "Repack by Васян" с рутрекера, устанавливающийся без единого лишнего вопроса к пользователю. В целом в комментариях под этими новостями активно хоронят Фигму. Пророчат и исчезновение бесплатного тарифа (либо превращение его во что-то неюзабельное), и снижение корпоративной культуры, и много чего ещё. Ждём теперь Фигму как часть бандла за овердофига денег, в котором половина ненужного мусора. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin