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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #702 · 15.12

Сайты "Комитета" (VC, DTF) обновили дизайн лайков и дизлайков. Раньше это была цифра с двумя стрелками-кнопками, как на Reddit, Хабре и Пикабу. Стрелка вверх добавляла посту или комментарию плюс, а стрелка вниз — минус. Сумма всех плюсов и минусов выводилась или зелёным, если она положительная, или красным с минусом, если отрицательная. Сейчас лайк сделали отдельной кнопкой слева, дизлайк — отдельной кнопкой справа, с другим дизайном. А счётчик показывает всем только лайки, а дизлайки только автору. Спорный тут и дизайн, и само решение. Дизайн понятно, почему: кнопки абсолютно разных стилей и в разных местах отвечают за принципиально похожие действия. Пользователи DTF уже вовсю стебутся комментами "Я скачал твой пост" (потому что кнопка дизлайка похожа на скачивание). Но куда хуже то, что дизлайки отображаются только автору. Они при таких условиях нафиг не нужны. Автор может просто игнорировать этот счётчик. Раньше, если какой-то человек сморозил чушь, толпа его массово минусует, и все это видят, и он сам знает, что все видят. С полным ртом минусов очень сложно как-то оправдываться и продолжать отстаивать свою точку зрения. Ещё и добавлялось удобство сканирования для читателей: комменты с минусами можно специально пропускать, или, допустим, специально останавливаться на них ради горячей дискуссии. У этой системы, разумеется, был серьёзный косяк: минусы получали не только те, кто говорил неверное или глупое мнение, но и те, кто говорил непопулярное мнение. Например, на VC лучше было не писать комментарии в поддержку России, даже если по смыслу тезис верный и просто передаёт какой-то факт, вроде "Россия одна из лучших в мире в области атомной энергетики". Это сводило обсуждения к тому, что люди либо молчали, либо подстраивались под принятую в сообществе идеологию, что могло, например, создавать ложные впечатления относительно количества поддерживающих ту или иную точку зрения, да и в целом не всегда способствовало образованию интересных обсуждений. Тем не менее, на мой взгляд, полное сокрытие дизлайков при наличии самой кнопки дизлайка — решение, которое берёт худшее от всех альтернатив. Сам по себе институт дизлайка остаётся (а, значит, остаётся выражение негатива), при этом с коллективной ответственности за негатив ("Мудаки меня травят, ну и фиг с ними, стадо баранов!") идёт перенос на личную ответственность за негатив ("Вася Иванов меня травит, найду козла и начищу ему харю!"). Причём, ещё и для пользователей от этого нет никакого толка: теперь кто угодно может писать что угодно, и в худшем случае публично получит за это ноль лайков и всё. Впрочем, в "Комитете" совершенно явный управленческий кризис (как и много где сейчас). Удивительно, что сайты хоть как-то ещё поддерживаются и даже вносятся изменения. #web

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