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: #mlsys

当前筛选 #mlsys清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15539 · 05.03.2026 г., 11:30

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL