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 2 подобни публикации

Търсене: #technologylaw

当前筛选 #technologylaw清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #368 · 06.08.2024 г., 07:04

English Court of Appeal Decides Artificial Neural Network is Not Patentable In a landmark decision, the English Court of Appeal has ruled that an artificial neural network (ANN) is not patentable, reversing the High Court’s earlier decision. This decision aligns with the UK Intellectual Property Office’s (IPO) initial rejection of the patent application on the grounds of unpatentable subject matter. The case, Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks v Emotional Perception AI Ltd [2024] EWCA Civ 825, highlighted key issues about the nature of ANNs and their patentability. The Court clarified that both hardware and software ANNs are considered computers and that their "weights and biases" are equivalent to a computer program. This means they fall under the computer program exclusion from patentability unless they can demonstrate a "technical contribution" outside the computer program itself. Importantly, the Court concluded that the training of the ANN, as part of the program's creation, does not constitute a technical contribution. Additionally, the outputs of the ANN, such as improved music recommendations, were deemed non-technical and subjective, thus not contributing to the patentability of the AI system. This decision has significant implications for the patent claims of generative AI systems, where training is a crucial part of development. #AI#PatentLaw#GenerativeAI#IntellectualProperty#TechnologyLaw#AIRegulation#UKLaw

AI & Law

@ai_and_law · Post #105 · 06.09.2023 г., 07:04

UK House of Commons Committee Issues Interim AI Governance Report Hello everyone! The UK House of Commons Committee on Science, Innovation, and Technology has released an interim report on AI governance. In a consultation involving over 100 AI experts, including researchers, businesses, and civil society representatives, the Committee explored AI applications in education, healthcare, and medicine, assessing their benefits and potential risks. While the UK government currently adopts a light-touch approach to AI regulation, the Committee warns that without an AI bill introduced before the next general election, the UK may lag behind the EU and US, both of which are making significant legislative progress in AI regulation. The report identifies 12 pivotal challenges for policymakers in shaping AI frameworks: 1. Bias 2. Privacy 3. Misrepresentation 4. Access to Data 5. Access to Compute 6. Black Box Algorithms 7. Open-Source Code 8. Intellectual Property and Copyright 9. Liability 10. Employment Disruption 11. International Coordination 12. Existential Threats The report emphasizes the need for mechanisms to prevent bias, protect privacy, and ensure transparency in AI systems, urging the introduction of an AI bill to maintain the UK's leadership in AI governance. #AIGovernance#UKAI#AIRegulation#AIChallenges#AIReport#TechnologyLaw#AIInnovation