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 9 подобни публикации

Търсене: #scaling

当前筛选 #scaling清除筛选
UXLINK

@uxlink_community · Post #925 · 11.05.2026 г., 00:44

Social Graph + Verifiable Execution = The future of Web3 Scaling. ⚡️ Thrilled to explore the frontiers of AI and capital movement with @OriginsNetwork_. We aren’t just connecting users; we’re powering the entire system. Onward! 🚀🚀 #UXLINK#Origins#Web3#Scaling

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8349 · 24.08.2025 г., 09:01

📌Анатомии GPU и TPU: 12 глава пособия "How to Scale Your Model" Группа инженеров из Google DeepMind опубликовали 12-ю главу своего он-лайн учебника "How to Scale Your Model: A Systems View of LLMs on TPUs" How to Scale Your Model - практико-ориентированное руководство по масштабированию LLM из 12 разделов для разработчиков и исследователей. Оно объясняет, как анализировать и оптимизировать производительность модели, учитывая системные ресурсы: вычисления, память и пропускную способность. Пособие научит выбирать оптимальные стратегии параллелизма, оценивать стоимость и время обучения и инференса, а также глубже понять взаимодействие между TPU/GPU и алгоритмами масштабирования как на одном, так и на тысячах ускорителей. 12-я глава - глубокое техническое руководство по архитектуре GPU и стратегиям масштабирования больших моделей. В ней детально разбирается устройство современных GPU NVIDIA: Streaming Multiprocessors, Tensor Cores, иерархия памяти (HBM, L2, SMEM), все это с подробными сравнительными таблицами характеристик для разных поколений чипов. Очень подробно выполнено сравнение архитектур GPU и TPU, с объясняем ключевого различия между модульностью GPU и монолитностью TPU. Особое внимание, что редкость для обучающих материалов, уделено сетевой организации кластеров. Авторы доступно объясняют как GPU соединяются внутри узлов через NVLink/NVSwitch и между узлами через InfiniBand в топологии "Fat tree", и как пропускная способность на каждом уровне влияет на реальную производительность коллективных операций (AllReduce, AllGather). Описаны основные стратегии параллелизма: Data Parallelism, Tensor Parallelism, Expert Parallelism и Pipeline Parallelism, с разбором их ограничений и примеров из реальных проектов. В конце главы есть хороший анализ новых возможностей архитектуры Blackwell. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Scaling#GPU#TPU

🪙Vitalik expects ETH gas limits to grow with precision. #Scaling 以太坊創辦人 Vitalik Buterin (26)日表示2026 年的區塊 Gas 上限仍會走升,但將擺脫過往「全面平均式調高」的模式,改為 更精準、針對性更強的調整節奏。 #Protocol#DeFi#市场趋势#以太坊 ——— ⚡️ 此舉意味著以太坊擴容將從「粗放擴大」走向「精細調節」,並與帳戶抽象、資料可用性改革形成更一致的技術路線。 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇

🪙🔥 BIG 2026 Upgrade-ETH 以太坊 2026 Glamsterdam 硬分叉: • 并行处理 • Gas 上限提升至 200M • 数据 Blob 扩容 • 10% 网络迁移至 ZK Rollups #以太坊#区块链#扩容 #Ethereum#ZK#Scaling ——— 👇⭐️👇 🤣 🥲👇 資源搜索 🖲️👆

⚡️💵Vitalik on Faster L2 Withdrawals #BreakingNews@Ethereumglobalnews 🧠 以太坊联合创办人 Vitalik Buterin 提出: 第一阶段 Rollup 的提款时间可缩至1-2天 第二阶段 Rollup 将维持 7 天周期以确保最高安全性 💡 这项提案若落地,可能大幅加速 L2 资金流转与用户采用 #Insight#Scaling #ETH#Ethereum#Layer2#Rollup ——— 💎@GlobalWeb3News✅ 🤣Follow for fast crypto alerts 🤣

Vitalik Buterin proposes binary state trees and a RISC-V VM to solve Ethereum’s execution bottlenecks. ⚡️ 他指出,目前以太坊执行层面临两大核心瓶颈: 1️⃣ 状态访问与存储效率 2️⃣ 虚拟机架构限制 通过引入 Binary State Trees,有望优化状态证明结构,而 RISC-V 虚拟机 则可能提升执行效率与灵活性。 “A better VM can make Ethereum beautiful and great.” ⚡️这不仅是技术升级讨论,更是 长期可扩展性与模块化路线的关键一步。 若推进顺利,或将影响未来 L2 设计与执行层架构方向。 #Ethereum#ETH#Layer1#Scaling #Blockchain#EVM#RISC#Crypto

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65085 · 10.04.2026 г., 22:56

🚀 Offchain Labs Co-Founder Ed Felten on the Future of Layer 2s Amid Ethereum's Mainnet Scaling Offchain Labs co-founder Ed Felten expressed confidence in the continued relevance of layer 2 solutions like Arbitrum, even as Ethereum focuses on scaling its mainnet. According to NS3.AI, Felten highlighted that layer 2s can maintain their competitiveness by providing faster response times, reduced block times, and increased throughput. #OffchainLabs#EdFelten#Layer2#Ethereum#Arbitrum#Scaling#Blockchain#NS3AI#Throughput#ETH#ARB

Neuron | OnlyFAST

@neuron_skills · Post #1643 · 11.07.2025 г., 14:48

📊 AI-автоматизация на страже новостей! За период 07.07.2025 – 10.07.2025 наша система автоматически проанализировала для вас: 191 топовый сабреддит 449 Twitter-аккаунтов 29 Discord-серверов (226 каналов, 12 761 сообщений) ⏳ Экономия вашего времени: Если бы вы читали это вручную со скоростью 200 слов в минуту, ушло бы целых 806 минут — а так, всё самое важное уже собрано в одном месте! tags: companies #xai#perplexityai#langchain#cursor#cline models #grok4#grok4heavy#claude4opus topics #modelreleases#benchmarking#longcontext#modelpricing#modelintegration#voice#performance#scaling#gpuoptimization people’s #elonmusk#aravsrinivas#igorbabuschkin#yuchenj_uw