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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #601 · 18.10

Лена у себя написала про беспомощную западную техноддержку. Я вам тоже о нескольких таких случаях из своей жизни рассказывал. Возможно, у вас ссылка не откроется, процитирую небольшой кусочек: «...современные автоматизированные поддержки, которые работают по алгоритму, задизайнены совсем не для таких людей, как я — кто инициирует синхронное взаимодействие с человеком только после того, как исчерпает ресурсы найти ответ на вопрос самостоятельно. При этом хорошо, если отвечает сразу человек — а теперь ведь нередко и робот, который в принципе никогда не может ответить на мой запрос, потому что ответы на простые вопросы я нахожу самостоятельно. И уж если я и обратилась в поддержку, то это всегда какой-то сложный вопрос или нестандартная ситуация, на который робот не ответит никогда. Но даже и с белковым агентом поддержки в последнее время все чаще натыкаешься на ситуацию, когда твоя проблема не вписывается в лекала частых вопросов и проблем и спустя десятки минут бесплодного общения <...> всё, что они делают, — это разводят руками: „Мы исчерпали наши возможности“. Более того, не эскалируют проблему тем, кто компетентен в ней разобраться и ее решить..» Это абсолютная правда, хотя в России я натыкался на такие вещи существенно реже. Либо вообще русские цифровые сервисы сделаны лучше, и приходится обращаться в саппорт меньше. Либо просто русский человек не так часто может изображать из себя идиота, даже если ему дан приказ работать по скрипту. Я задумался -- почему всё-таки поддержка у крупных компаний в основном именно такая? По крайней мере мой личный опыт весьма однозначен: за последний год было штук пять обращений в разные англоязычные сервисы, и четыре из них зависли на скрипте (не завис Гитхаб -- честно решил мою проблему). Видимо, бизнесу выгодно содержать такую поддержку и не выгодно содержать другую. Моя гипотеза: стоимость незаскриптованного человека достаточно велика, а количество не тупых обращений достаточно мало, чтобы не было смысла заморачиваться. Жаль, что в интерфейсах не делают галочки "Я не тупой". Компании могли бы содержать одного умного специалиста поддержки, он бы получал по одному сообщению в день от редких умных людей, которые действительно наткнулись на серьёзную проблему. А скрипто-обезьянки обрабатывали бы запросы, ответ на которые выпадает первой строчкой в гугле. Но, наверное, человечеству нужно идти ещё дальше и пускать в интернет людей только после сдачи экзамена по работе с интерфейсами. Да, знаю, компании и сами то не спешат сейчас делать вменяемый UI: например, была история о том, что для остановки платной подписки на Amazon нужно было сделать десяток очень неочевидных действий, нажимать на кнопки с непонятным содержимым мелким шрифтом, проматывать страницы до конца, ставить строго определённые галочки и так далее. Наказанием для таких компаний был бы отказ пользователей от их услуг, но в рамках капиталистических монополий у юзеров особо нет выбора. Возможно люди, которые когда-то сдавали сложный экзамен по UI, позже, работая в корпорациях, будут с меньшей охотой делать запарный и непонятный интерфейс. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #imageediting

当前筛选 #imageediting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8240 · 09.08.2025 г., 14:01

🖼️ GPT-Image-Edit-1.5M — крупнейший и полностью открытый датасет для редактирования изображений по тексту! 🚀 1.5 миллиона триплетов: инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу Как мы это сделали? Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API. 📊 Результаты впечатляют: Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает: ▫️ 7.24 на GEdit-EN ▫️ 3.80 на ImgEdit-Full ▫️ 8.78 на Complex-Edit — на уровне с топовыми проприетарными решениями! 🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично. Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования. 🔗 Подробнее: 🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/ 💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit 📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M 🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training 📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033 @ai_machinelearning_big_data #AI#ImageEditing#OpenSource#GPT4V#Multimodal