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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #69 · 10.08

Прегледай публикациятаВиж оригинала

На днях была интересная вещь: некий автор написал на VC текст с анализом статистики активности пользователей ВКонтакте за последние несколько лет. В нём он неправильным способом пришёл к правильному выводу: активность людей снижается. Способ неправильный, потому что сразу было видно, что сравниваются между собой разные показатели в разные моменты времени (а нужно сравнивать один и тот же показатель в разные моменты времени). Тем не менее, статья вызвала широчайший резонанс (62 тысячи просмотров, более 500 комментариев, по мерках VC это очень много). ВКонтакте сначала ответили в комментариях чем-то в духе: "Нас уже 10 лет хоронят, а мы ещё живы". А затем опубликовали материал от имени аж CEO, где привели вроде бы много цифр и графиков, но все они в основном сводились к единственному показателю из разных источников: суммарная месячная аудитория. И из графика под этим постом видно, что рост MAU, которым ВК так хвастается, замедлился как раз тогда, когда все люди пришли в интернет из-за пандемии -- второй квартал 2020. В комментариях, ожидаемо, многие пишут, что их личные наблюдения не соответствуют рассказанному в статье. Но дьявол тут именно в этом показателе: он ничего не показывает. А люди наблюдают падение активности, а не падение чисел для отчётов. На какие показатели действительно хотелось бы посмотреть: - средний возраст активной аудитории, - конверсия просмотров в лайки и комментарии, - средняя длина текста в публикации, - доля публикаций без внешних ссылок, - отношение активных подписчиков на личных страницах и в сообществах к общему количеству подписчиков - процент удалённых аккаунтов Именно в динамике посмотреть, как эти данные менялись от месяца к месяцу. И тогда уже сделать выводы. Потому что фраза "ВК умирает" не означает, что содержимое по адресу vk com перестаёт существовать. Если администрация превратит эту соцсеть в догоняющий клон тиктока, то аудитория будет. Просто не будет от ВК ничего, кроме названия. Ну и самое крутое: один из комментаторов обратил внимание на значимое явление. Генеральный директор ВК пришла писать длинную статью про ВК на другой ресурс. Потому что у самого ВК уже нет возможности показать длинный текст на большую аудиторию. #web

Hashtags

#web
Резултати

Намерени 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →