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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #559 · 19.09

Первые три сезона "Лучше звоните Солу" — один из самых антигероических сериалов, что я видел. Там нет совсем тяжёлой драмы как "Во все тяжкие", нет череды жестоких смертей как в "Игре престолов". Но весь сюжет о том, как герой постоянно пытается делать хорошие вещи, исправлять свои ошибки и помогать людям, и каждый раз из-за этого получает какой-то серьёзный ущерб: то лишится денег, то в тюрьму попадёт, то физически пострадает. Можно было бы смело использовать лозунг "Делай добро и беги". С четвертого сезона, правда, направление сюжета меняется (возможно, это связано с покупкой сериала Нетфликсом). Но вот до этого: прямо чёткая антиреклама честности и раскаяния. Кстати, уже третий сериал про юристов смотрю (ещё был Suits и How to Get Away with Murder). И не устаю поражаться тому, как много абсурда и отсутствия здравого смысла в юриспруденции. Допускаю, что это всё художественный вымысел для пущего эффекта, но основано то хоть в какой-то степени на реальных законах. Например, сторона, которая не права, может угрожать затягивать дело годами, и сторона, которая права, пойдёт на не слишком справедливую сделку. Или можно найти какую-то мелочь, которая чисто формально меняет ситуацию целиком. Вот такую аналогию придумал: представьте дверь с надписью "не входить". Ты берёшь и въезжаешь туда на роликах. С точки зрения здравого смысла очевидно, что ты нарушил указанный на двери запрет, потому что он говорит о необходимости не допустить присутствия человека в помещении. Но формально ты не вошёл, а въехал, и условный суд может не признать тебя виновным. Читал много лет назад про случай: покупатель засудил производителя холодильников, потому что в инструкции не было написано, что холодильник нельзя таскать на себе, а покупатель попытался и словил травму. Реально выиграл суд. "Кринж", как сейчас говорят. Не сомневаюсь, что достаточно хитрые люди паразитируют на этой кривой системе очень лихо. По крайней мере, США это страна очень вычурной и формализованной юстиции, и в США адвокаты в основном дорогие, их обучение полу-закрыто-элитарное (и тоже очень дорогое), и вообще у них там своя тусовка (если я правильно понял, за преступление адвоката судит тоже не обычный суд, а спец комиссия). Американцы, конечно, порой и сами стебутся над своим кверулянтством: вспомните хотя бы город юристов из "Трасса 60". Можно ли создать какую-то хорошую, но не такую абсурдную систему, при этом работоспособную? Всё-таки, там суды хотя бы работают, в отличие от, скажем так, некоторых других стран. И случаи победы простого человека над гигантской корпорацией или над государством действительно бывают. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks