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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #632 · 6.11

Посмотрел уже четыре серии нового научно-фантастического сериала Peripheral: в недалёком будущем героям попадается VR-гарнитура, которая перемещает их в супер реалистичный симулятор Лондона на сто лет вперёд, но всё, конечно же, оказывается не так просто. Смотрю вполне с удовольствием. Не сказал бы, что хочу бросить или перемотать. Но вот подметил такую вещь: и здесь, и во многих других фантастических проектах последних лет авторы очень круто смоделировали мир (либо домоделировали уже существующий мир: например, в сериалах по Звёздным Войнам). Офигенная работа с деталями, дорогая картинка, интересные особенности вымышленной вселенной. А вот с сюжетами как-то не очень клеится. Если убрать интересный мир, за которым хочется наблюдать, то сам по себе сюжет что здесь, что в других проектах, очень средненький. Даже в киноадаптации Азимовского "Основания" в итоге выкинули реально классный книжный сюжет и придумали свой унылый, лишь бы повесточку показать. Пожалуй, за событиями и персонажами хочется следить только в каком-нибудь Андоре (на удивление неплохо вышел, лично для меня даже интереснее Мандалорца). Вот там и без ЗВ-атрибутики было бы захватывающе. Ну и, конечно, первый сезон Westworld вполне тащил (остальные не тащили: мир всё ещё цепляет, а сюжет уже нет). С Игрой Престолов вон тоже: пока был книжный первоисточник, было интересно, а когда стали писать свой Дом Дракона, то (судя по отзывам) картинка классная, но следить скучно. Я не думаю, что это связано с каким-то кризисом идей или недостатком хороших писателей/сценаристов. Видимо, рынок и общественное мнение становятся своеобразной цензурой: то же "Основание" упростили и сделали более примитивным наверняка для расширения потенциальной аудитории. Expanse едва не закрылся из-за падения рейтингов, и был спасён практически лично Безосом, как одним из фанатов, поэтому смог до конца остаться достаточно умным. Но не знаю, увидим ли мы в наше время что-то уровня Battlestar Galactica или Firefly. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks