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 1 подобни публикации

Търсене: #linum

当前筛选 #linum清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9427 · 23.01.2026 г., 12:31

🌟LinumV2: T2V модель, которую делали вдвоем Интересная история, которая доказывает, что в индустрии ИИ не всегда нужны миллиарды долларов и сотни сотрудников. Знакомьтесь - проект Linum. Два брата, Сахила Чопра и Ману Чопра, сделали две text-to-video модели на 2 миллиарда параметров, которые генерируют клипы длиной от 2 до 5 секунд в разрешении до 720p. Согласитесь, это редкое явление в мире, где большинство видео-генераторов закрыты за платными API. Изначально братья совсем не планировали заниматься генерацией видео. Сахил окончил Стэнфордский университет в 2019, где в соавторстве разработал курс по LLM и занимался исследованиями в области когнитивных наук на стыке ИИ и лингвистики. Ману досрочно окончил Калифорнийский университет в Беркли в 2021 г.. До основания Linum занимался исследованиями ИИ в биоинженерии. Стартовав осенью 2022 года и пройдя через YCombinator, они пилили ИИ-инструмент для раскадровки фильмов. Но, пообщавшись с режиссерами, поняли: рынок слишком узкий, а творческий процесс у всех разный. 🟡Первая попытка создания видео-модели Linum v1, была, по их признанию, франкенштейном. Они взяли за основу SDXL, раздули U-NET, превратив 2D-свертки в 3D и добавили временные слои внимания. Получился забавный бот для Discord, который делал гифки в разрешении 180p. Это работало, но было тупиковой ветвью эволюции. Расширять модель, заточенную под картинки, для работы с видео - плохая идея в долгосроке. VAE, идущий в комплекте с имидж-моделью, просто не умеет нормально сжимать и разжимать видеопоток. Качество на выходе получается никакое. К тому же распределения данных в картинках и видео слишком разные, да и переучивать модель стоит дорого. 🟡V2 решили пилить с нуля. VAE взяли от Wan 2.1, успев попутно разработать свой собственный temporal VAE, но решили сэкономить на эмбеддингах, DIT и T5 на роль текстового энкодера. Представьте объем работы: двое парней делали то, чем обычно занимаются отделы с десятками сотрудников. Они сами собирали датасеты, настраивали VLM для фильтрации контента, писали пайплайны для аннотирования архива видео. И, конечно, бенчмаркали провайдеров, пытаясь понять, почему H100 у одного хостера работает хуже, чем у другого. 🟡К чему они пришли за 2 года разработки? Linum v2 — pretrained веса. Модель пока ошибается в физике и эстетике, а генерация 5-секундного клипа в 720p занимает около 15 минут на H100 при 50 шагах. Но, главное, братья не останавливаются: есть планы по ускорению через CFG и timestep distillation, работа над звуком и масштабированием. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#T2V#Linum