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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #621 · 31.10

У меня в друзьях есть классный автор — Владимир Бычко. Владимир — проект-менеджер, ведёт реально интересный standalone-блог об управлении проектами и не только. Например, последний пост с правилами жизни — не какая-то унылая несовместимая с реальностью псевдофилософия "а ля Дуров", а действительно полезные и правильные наблюдения. Владимир один из самых интересных авторов среди моих ВК-подписок, однако, читаю я его посты крайне редко, и здесь проявляются серьёзные недостатки standalone, о чём я сейчас расскажу. Вообще, сервис-ориентированный интернет если не умирает, то, как минимум, теряет своих сторонников. Многие айтишники, интеллектуалы, авторы текстов уже высказываются о необходимости слезать с иглы корпораций, эти самые корпорации дешевеют, люди в сети активно выстраивают модели децентрализованного "веб три ноль". Дополнением к этому идёт акцент на медиа против текстов: сервисы уже не особо скрывают, что текстовая часть для них второстепенна, а внимание брошено туда, где хайп и толпы — например, в вертикальные видео и короткоживущий контент. В России этот эффект особенно заметен, именно поэтому вместо какой-нибудь устойчивой текстовой площадки большинство взрослых вменяемых авторов пишут в Telegram. Который для этого подходит чуть лучше, чем плоскогубцы для отвинчивания гаек — можно, конечно, и все мы так делали за неимением альтернатив. На этой волне неоднократно слышал призывы "уходи в standalone". Сделай свой сайт с RSS-фидом, любым оформлением, пиши туда. Как автор блога, я и правда мог бы такое сделать и даже видеть немало плюсов. Но, как читатель, я до сих пор не подписан ни на один standalone-блог, даже если мне очень нравится контент. Проанализировал основные четыре проблемы стэндэлонов. 1. Люди всё равно приходят из соцсетей, но ссылки в соцсетях оформлены некрасиво, понижаются в охватах и требуют дополнительное действие со стороны человека. Последнее особенно важно: конверсия в прочтение критически низкая даже для встроенных редакторов лонгридов и даже при условии, что пользователю сообщение со ссылкой покажется (например Telegram > Telegraph). 2. RSS это не замена ленте сообщений. Нет удобного централизованного способа читать RSS в формате той площадки, которая тебе близка. Сам Владимир, например, ссылается на RSS-бота для Телеграма, который требует для своей работы быть подписанным на какой-то канал. Ну ладно, есть нормальные RSS-боты везде, но это всё опять же выглядит как лента с внешними ссылками, а не как лента сообщений в формате площадки. 3. У каждого стэндэлона свой дизайн. Если я впервые на странице нового для себя автора ВК или в Telegram, я тут всё знаю. Мне привычно и удобно. Я знаком с навигацией, я привык к шрифтам, я знаю, где лайки и комментарии. К каждому новому стэндэлону нужно привыкать и тратить когнитивные ресурсы на обучение. 4. Обсуждений нет, если нет комьюнити. Да, какой-нибудь Вастрик смог создать вокруг своего стэндэлон-блога комьюнити, за которое люди даже платят. Но это единичные примеры. Обсуждения в ЖЖ работали, потому что был социальный граф: люди знали топовых авторов и более менее знали друг друга. Обсуждения в соцсетях работают по той же причине, пока в них есть аудитория: часть людей связана социальным графом, другая часть может в этот граф заходить со стороны и чувствовать себя комфортно, кроме случаев токсичной атмосферы. Но если мы проанализируем, как ведут себя обсуждения там, где социального графа нет (например, на YouTube), то увидим просто всплески очень ограниченных локальных диалогов под каким-то особо популярным комментарием и всё. Комьюнити там нет за редкими исключениями. Интернету пока ещё точно рано standalone. Только авторы, уже собравшие огромную аудиторию через соцсети, могут себе такое позволить. И то, с оговорками. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #aiinfrastructure

当前筛选 #aiinfrastructure清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #458 · 05.12.2024 г., 08:04

ByteDance Sues Intern for Alleged AI Sabotage Amid China’s AI Race ByteDance, the parent company of TikTok, is suing a former intern, Tian Keyu, for 8 million yuan ($1.1 million USD), alleging sabotage of its AI large language model training infrastructure. The lawsuit, filed in the Haidian District People’s Court in Beijing, claims Tian manipulated the model's code without authorization. The case has gained significant attention in China, highlighting the high stakes of AI development as the country races to establish itself as a global AI leader. While ByteDance has dismissed rumors about extensive financial losses and GPU usage linked to the incident, the lawsuit underscores the growing legal complexities surrounding AI development. Cases involving interns, particularly with claims of this magnitude, are rare, signaling the rising importance of safeguarding AI infrastructure amid intense technological competition. #AIRegulation#AIInfrastructure#LegalTech

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9025 · 20.11.2025 г., 12:15

💡DeepSeek выложили новый open-source проект — LPLB. Это экспериментальный балансировщик нагрузки для моделей Mixture-of-Experts (MoE). В репозитории описано, как система: • динамически перераспределяет экспертов, опираясь на статистику нагрузки; • создаёт реплики с учётом топологии кластера; • решает оптимальное распределение токенов по экспертам через LP-решатель, работающий прямо на GPU (cuSolverDx + cuBLASDx); • использует метрики загрузки, полученные вручную, через torch.distributed или через буферы Deep-EP. Гайд показывает, как может выглядеть умный и точный балансировщик для больших MoE-архитектур. GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB ai_machinelearning_big_data #DeepSeek#LPLB#MoE#AIInfrastructure#OpenSource

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9291 · 22.12.2025 г., 08:40

⚡️Это гигантский дата-центр Amazon за $11 млрд в Индиане. Кампус строится под обучение и инференс ИИ и будет потреблять до 2.2 ГВт - примерно как 1 миллион домов. В состав комплекса войдут собственные электростанции, поэтому нагрузка на местную энергосеть и тарифы для жителей должна быть минимальной. @ai_machinelearning_big_data #Amazon#DataCenter#AIInfrastructure#AIFactory#CloudComputing

🔥UNICON SOFT — Oʻzbekistonda AI infratuzilmasi yangi darajada UNICON SOFT kompaniyasi Oʻzbekistonda sun’iy intellekt yo‘nalishida yana bir muhim texnologik bosqichni bosib o‘tdi. Kompaniya avvalroq mamlakatimizda birinchilardan bo‘lib NVIDIA DGX Spark superkompyuterlarini ishga tushirgan edi. Endilikda esa UNICON SOFT NVIDIA’ning eng so‘nggi avlodidagi B200 AI serverlarini Oʻzbekistonga birinchilar qatorida olib keldi. 🧠NVIDIA B200 — Blackwell arxitekturasi asosidagi eng kuchli AI platformalardan biri. Har bir server quyidagi texnik imkoniyatlarga ega: ⚙️Asosiy texnik ko‘rsatkichlar: • 🔹1,44 TB (1 440GB) GPU xotira (HBM3e) • 🔹 Juda yuqori memory bandwidth (LLM va multimodal modellarga mos) • 🔹 AI training va inference uchun optimallashtirilgan tensor cores • 🔹 Yirik LLM’larni (70B+, 100B+, multimodal) to‘liq GPU xotirada o‘qitish imkoniyati • 🔹 RAG, fine-tuning, distributed training va real-time inference uchun ideal platforma 💰 Ushbu darajadagi serverlarning bozordagi taxminiy narxi $500 000 atrofida baholanadi. 🚀UNICON SOFT’ning strategik maqsadi — Oʻzbekistonda: • mustaqil va kuchli AI infratuzilma yaratish • mahalliy AI modellarni o‘qitish • davlat, sanoat va xususiy sektor uchun real hisoblash quvvatini ta’minlash 📦 Ma’lumotlarga ko‘ra, bu birinchi partiya bo‘lib, kompaniya yil yakuniga qadar yana kamida 10 ta NVIDIA B200 serverlarini xarid qilishni rejalashtirgan. Bu esa UNICON SOFT’ni: ✅ Oʻzbekistondagi eng yirik AI infratuzilma investorlaridan biriga ✅ Markaziy Osiyoda yuqori darajadagi AI hisoblash markazlarini shakllantirayotgan yetakchi kompaniyalardan biriga aylantirmoqda. 🇺🇿UNICON SOFT — sun’iy intellekt kelajagini Oʻzbekistonda qurmoqda. #UniconSoft#NVIDIA#B200#Blackwell#AIInfrastructure#Supercomputer#HBM3e#LLM#Uzbekistan

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64674 · 09.04.2026 г., 13:33

🚀 AlphaTON Capital Secures $43 Million Strategic Funding for AI Infrastructure AlphaTON Capital has announced a strategic financing agreement with Vertical Data, valued at approximately $43 million. According to Foresight News, the deal is expected to be finalized by the second quarter of 2026. The funding will focus on AI hardware deployment, accelerating the development of privacy computing and sovereign AI infrastructure. This initiative aims to support the integration of AI, digital assets, and confidential computing. Additionally, AlphaTON's AI and privacy computing infrastructure will provide foundational computing power for applications related to partners such as Telegram and Animoca Brands. #AlphaTONCapital#StrategicFunding#AIInfrastructure#PrivacyComputing#SovereignAI#DigitalAssets#AIHardware#ConfidentialComputing#VerticalData#ForesightNews#Telegram#AnimocaBrands#TON