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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #68 · 3.08

Теперь статья попала в "Лучшие материалы за неделю". Приятно. Очень крутой экспириенс от VC в итоге. Но, как некоторые заметили, у меня довольно кликбейтная тема, не думаю что там зашла бы статья с обзором колонки или личным мнением в сфере урбанистики. Тем временем, продолжаю поиски формата для себя. Отбросил вариант с Instagram Reels — я полистал пару недель и надоело. Очень однообразные вещи там, с одинаковой музыкой, некоторые повторяются. Видно, что алгоритмы работают топорно: 90% контента это просто популярные ролики из небольшого количества заданных категорий, а 10% это попытка вмешать случайные непопулярные ролики из тех же категорий. Качество проваливается мгновенно. Снимают, например, на крутом популярном видео вид на горы: там и цветкор, и чистота картинки, и динамика, и композиция. На непопулярном видео тоже вид на горы: скучный однообразный с телефона, без смены ракурса, без синхронизации с музыкой итд. Всё-таки не просто так популярные вещи таковыми становятся. Ну и вертикальность, опять же. Многие стали считать, что это якобы удобно, и тут я бы сказал про конспирологическое смещение "Окна Овертона", но на самом деле Стокгольмский Синдром, конечно же. У нас нет выбора в современном интернете, и мы пытаемся убеждать себя, что вертикальное видео это нормально, раз его записывают и смотрят на телефоне. Пожалуй, всерьёз я не попробовал только подкасты и дорогие ютубные видео. Я уверен, что последние оправдают мои ожидания: и система рекомендаций и качество контента на ютубе пока что выше, чем на всех остальных UGC-порталах. Ладно, на VC и Хабре ещё выше, но уж очень узкоспециализировано. Текстовые же порталы широкого профиля или помойка (Дзен) или мертвы и заброшены своими владельцами (ЖЖ, Teletype). Но у меня совершенно нет времени на такой продакшен, которого требует ютуб. Ни по вечерам, ни по выходным, ни в отпуске. Я смогу выпускать 1 видео в полгода, в таком ритме каналы не выживают. С подкастами другое дело — помимо понятной проблемы (невозможно рассказывать ни о чём, что требует визуала) — даже если у меня получится говорить интересно и записывать это качественно, никакой единой экосистемы для них так и не появилось. Кто-то слушает в Apple, кто-то в Яндекс.Музыке, кто-то даже ВКонтакте. Учитывая, что мне, как автору, интереснее всего обратная связь — собирать её с 10 площадок будет крайне муторно. Но одно ясно — Телеграм идёт сильно ниже ожиданий, так что этот канал рано или поздно будет закрыт, простите. Наверное, глупо было игнорировать тот факт, что я сам не читаю другие каналы, а значит мне или неудобно, или скучно, или и то и другое. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #visionlanguage

当前筛选 #visionlanguage清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8742 · 10.10.2025 г., 14:45

🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL! Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API. Внутри - десятки реальных примеров с разборами: ▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним ▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent) ▪ Мультимодальное программирование ▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition) ▪ Продвинутое извлечение данных из документов ▪ Точное определение объектов на изображении ▪ OCR и извлечение ключевой информации ▪ 3D-анализ и привязка объектов ▪ Понимание длинных документов ▪ Пространственное рассуждение ▪ Мобильный агент ▪ Анализ и понимание видео 🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks 🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/ 🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus 🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR