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 3 подобни публикации

Търсене: #slm

当前筛选 #slm清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026 г., 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9545 · 18.02.2026 г., 15:34

Tiny Aya: семейство мультиязычных SLM. Cohere Labs выкатили семейство моделей Tiny Aya на 3 млрд. параметров с контекстным окном 8К, которое поддерживает 70+ языков. Семейство заявляется как достойный кандидат для локальных переводчиков, чат-ботов и образовательных тулзов в оффлайн-режиме. Если необходимо, чтобы было быстро, локально и переводить суахили или кхмерский лучше, чем Llama - это вот оно. 🟡Фишка релиза в дата-инжиниринге. Tiny Aya учили на 6 трлн. токенов, а проблему нехватки данных для редких языков решали через синтетику от моделей-учителей (своя Command R + DeepSeek-V3). Вместо того чтобы учить одну модель всему сразу, разбили данные на языковые кластеры (Европа, Азия, Африка и т.д.) и дотюнивали отдельные ветки, после чего смержили эти региональные чекпоинты в глобальную модель Tiny Aya Global. 🟡Состав семейства Tiny Aya Global: Универсальный чекпоинт для всех языков. Tiny Aya Earth: Африка и Западная Азия. Tiny Aya Fire: Южная Азия. Tiny Aya Water: Азиатско-Тихоокеанский регион и Европа. Мы тут GGUF: Есть к каждой версии в 4, 8 и 16-бит. iOS и Android: модели доступны в PocketPal 🟡Результаты тестов Global-версия бьет Gemma 3-4B в 46 языках из 61 на бенче WMT24++. На iPhone 17 Pro выдает 32 токена/сек, на стареньком iPhone 13 - около 10 токенов/сек в квантовании Q4_k_m. Самый высокий показатель безопасности (91.1%) среди конкурентов (Qwen3-4B, Ministral-3-3B). 🟡Капля реализма Это 3B модель. В сложных задачах она очевидно хуже или где-то рядом с одноклассниками, чудес ждать не стоит. Несмотря на заявленное разнообразие, английский язык занимает львиную долю датасета во всех кластерах. При сильном сжатии (ниже Q4) качество начинает заметно страдать, особенно на редких языках. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License. 🟡Блогпост 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#TinyAya#Cohere

Addis Standard

@addisstandardeng · Post #21411 · 16.02.2026 г., 06:57

#Sudan’s Democratic Bloc split over unauthorized talks in #Ethiopia Public divisions emerged within Sudan’s Freedom and Change – Democratic Bloc on Sunday after member organizations held unauthorized meetings with international mediators in the Ethiopian capital, #Addis_Abeba. The “Quintuple Mechanism”—comprising the #African_Union, #IGAD, the #United_Nations, the #Arab_League, and the #European_Union—is seeking to bridge the gap between Sudanese political forces to launch a process on the country’s future governance. Democratic Bloc spokesperson Juma al-Wakil disavowed the delegation in Addis Ababa, stating the coalition “did not participate in the meeting and did not send a representative delegation.” He added that no authorization had been issued for any entity to represent the bloc in the consultations. Al-Wakil, who is affiliated with Minni Minawi’s Sudan Liberation Movement (#SLM), said that if members participated, they did so in a “personal or .... https://sudantribune.com/article/310749