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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #701 · 14.12

На крупнейшем сайте для художников ArtStation сегодня был цифровой протест: люди выкладывали у себя картинки против нейросетей, генерирующих графику. Посыл в основном был: "На наших работах обучили нейросети без нашего разрешения, теперь они копируют наши стили". Но, конечно, напряжение вызвано тем, что люди боятся потерять работу и вообще стать невостребованными. Мнения об этом расходятся. Сам я вам писал, что не доволен результатами от нейросетей, и, на мой взгляд, художников они не заменят в ближайшие годы. Но вот, допустим, Лебедев считает, что очень скоро заменят. В чатиках, где я сегодня это обсуждал, мнения тоже разделились. На одном полюсе было такое: "Отъём профессий у людей машинами это неизбежная стихия, под которую нужно адаптироваться. Мир жесток, подстройся или сдохни". На другом полюсе такое: "Отъём профессий у людей машинами это очень плохо, и нам, как обществу, нужно придумать, что с этим делать, иначе всем конец". Я думаю, независимо от отъёма профессий, нас ждёт деградация и кризис арт-отрасли. Всё просто: часть заказчиков и других потребителей будут довольствоваться результатами от нейросетей вместо того, чтобы нанимать/смотреть художника. Причём, для некоторых это будет нормально, им на самом деле не нужна более, хм, контролируемая картинка. А для некоторых это будет связано с плохим пониманием необходимого качества результата. Будет снижаться средний доход художника (как прямой от заказов, так и косвенный от просмотра его работ обычными людьми), рынок заполнят более дешёвые иллюстрации. В какой-то момент, возможно, значительной выборкой для дообучения нейросетей станут картинки от других нейросетей, это, вероятнее всего, скачкообразно ухудшит качество. Вслед за картинками — видео, музыка. Хотя ладно, деградация музыки уже давно идёт. Ну хоть тексты умерли не из-за нейросетей, а пали героями в неравной битве с вертикальными видео для деток! А художников жаль. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin