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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #704 · 17.12

Я всегда был уверен, что системы рекомендаций работают так плохо, потому что это слишком сложная задача. Владельцы площадок бьются с алгоритмами, машинным обучением, деревьями решений и взвешенными суммами, но получается всё равно херня, и человеку могут рекомендовать нерелевантный бред (и, что ещё хуже — не рекомендовать интересный для него контент). Кажется, хорошо работают только рекомендации на Ютубе, но этому есть объяснение: контент на Ютубе более длительный и дорогой. Его сложнее производить, он выходит реже. Качественный ролик на Ютубе не будет говном практически независимо от темы, на которую он снят. А ещё меньшее число объёмных роликов проще кластеризовать и можно предлагать пользователю в небольших количествах. Но если мы откроем YouTube Shorts (это очередной аналог тиктока с короткими вертикальными видео), то заметим, что качество рекомендаций упало сразу на два порядка: какие-то тупые попсовые шутки, "удивительные" факты из жизни, завлекающие отрывки из фильмов "код смотри в телеграм-канале", озвучка анекдотов и прочий мусор. Алгоритмы уже совсем не справляются с тем, чтобы предложить что-то годное, не говоря уже о релевантности конкретно мне, хотя история моих просмотров и вкусов Ютубу, очевидно, известна. Тем не менее, иногда разработчики могут не только не уметь, но и не хотеть писать нормальные рекомендации. Вот ВК предложил мне BadComedian в блоке "Интересные авторы". Оставим в стороне, что Бэдкомендиан это ютубер, и у него в ВК в лучшем случае будут репосты ссылок на Ютуб. Но мне предлагают не паблик, а личную страницу.... на которой не было записей с сентября 2021 года. Нет совершенно никакого смысла быть подписанным на личную страницу Бэдкомедиана сейчас. Кажется, единственный критерий, на котором основывались эти рекомендации: общее число подписчиков. Как должны работать рекомендации на самом деле? Алгоритмически я бы оценивал частоту постов (кстати, чрезмерно частые это тоже плохо, должно работать в минус), оценивал бы, является пост просто публикацией внешней ссылки на другой ресурс, является ли репостом паблика, и смотрел бы, сколько прошло времени с последней записи на странице автора. Наверное, в качестве коэффициента с небольшим весом можно добавить ещё объём контента в посте и активность людей (лайки + комментарии). Причём, делается это достаточно просто, никакой ML не нужен. Даже такая оценка, не берущая в расчёт тематику страницы, всё равно лучше, чем "Просто покажем людей, на которых когда-то подписалось куча народу, и им до сих пор лень отписаться после прекращения активности автора". По крайней мере теперь меня не удивляет, что хвалёные Клипы постоянно подсовывают мне какой-то подростковый шлак вместо крутых видео с полётами на FPV-квадрокоптерах. YouTube Shorts по крайней мере пару раз такие вещи предлагал, а вот Клипы вообще ни разу (станицу Клипов я не открываю, разумеется, но в ленте новостей встречаются блоки с автовоспроизведением). Кстати, на скрине есть второй автор — Стас "Ай как просто". Его банят на Ютубе за критику западной модели текущих событий, и он пишет: "Буду создавать каналы-однодневки, куда деваться". То есть у него даже мысли не возникает, что какая-то ещё площадка может служить его целям. Ну с таким отношением других площадок к рекомендациям — понятно. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #agentmode

当前筛选 #agentmode清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9938 · 02.04.2026 г., 14:57

🔨Вышла Android Studio Panda 3 В новом стабильном релизе Android Studio два изменения, которые напрямую влияют на работу с Agent Mode. Первое — собственные Agent Skills. Создаёшь папку .skills/ в корне проекта, кладёшь туда SKILL.md с описанием нужного воркфлоу, и агент начинает использовать его автоматически. Можно вызвать вручную через @имя. Скилл может содержать инструкции по код-ревью под ваши стандарты, информацию о внутренних библиотеках, любые кастомные практики команды. Концепция ровно та же, что в Claude Code с CLAUDE.md, только встроена прямо в Studio. Второе — гранулярные разрешения для AI. Агент явно запрашивает разрешение перед чтением файлов, запуском shell-команд и веб-запросами. Можно настроить постоянные исключения для доверенных операций, SSH-ключи всегда требуют явного OK. Плюс опциональный sandbox для полной изоляции. #AndroidStudio#AgentMode#AIdev

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8825 · 21.10.2025 г., 17:49

🌐 OpenAI представила Atlas - свой новый AI-браузер с памятью и режимом агента. Atlas полностью интегрирован с ChatGPT и работает на базе ChatGPT Search. Главная фишка - Agent Mode, который может самостоятельно перемещаться по сайтам, открывать страницы и выполнять задачи прямо в браузере. Можно запускать несколько вкладок с агентами одновременно. 🧠 Браузер также имеет постоянную память (Memory Recall), он запоминает контекст, прошлые действия и может продолжить с того места, где вы остановились. Atlas уже доступен для всех пользователей: Free, Plus, Pro, Go и Business. Для Enterprise и Education доступна бета-версия. 📱Доступен для MacOs. Версии для Windows, iOS и Android - в разработке. Скоро поделюсь результатами тестов и первыми впечатлениями от Agent Mode. @ai_machinelearning_big_data https://chatgpt.com/atlas #OpenAI#Atlas#ChatGPT#AIbrowser#AgentMode

Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9943 · 02.04.2026 г., 17:58

⭐️Gemma 4 в Android Studio: локальный AI-агент на вашем компьютере Google представил Gemma 4 — новое семейство открытых моделей для сложных рассуждений и вызова инструментов. Главная цель: сделать локальный агентный ИИ стандартом на Android — от разработки до продакшена на смартфоне. Сейчас фокус на Android Studio. Gemma 4 работает полностью локально на вашем компьютере. Код не уходит в облако. Agent Mode в Android Studio с Gemma позволит вам делать 👉 рефакторинг легаси‑кода 👉 создание целого приложения или новых фич 👉 итеративное исправление ошибок (агент сам применяет правки) Без интернета, с полным контролем приватности и без оплаты за токены. ——— Gemma 4 бывает разного размера: от E2B (2 млрд параметров) до 31B. Требования зависят от модели: 👉E2B (2B) — 8 ГБ RAM, работает на CPU. Для базовых подсказок. 👉E4B (4B) — от 16 ГБ RAM. Идеальный баланс для большинства разработчиков. 👉7B–14B — от 16 ГБ (лучше 32 ГБ). Нужен GPU или мощный нейронный движок. 👉26B A4B / 31B — 32+ ГБ RAM. Только с квантованием или на профессиональных станциях. Для обладателей MacBook Pro с 32+ ГБ и чипом M Pro/Max открвается много интересного. На такой конфигурации вы комфортно запустите: 👉E4B (4B) — молниеносно 👉26B A4B — отличный уровень интеллекта 👉31B — с квантованием (потеря качества минимальна) Благодаря Unified Memory и оптимизации через Metal MacBook Pro часто эффективнее PC с дискретными видеокартами в том же классе памяти. ——— Gemma 4 в Android Studio делает локального агентного ассистента реальностью. Вы получаете современный AI для сложных задач без облаков и без счетов за API. Выбрать модель можно прямо в настройках Android Studio через LLM‑провайдера (LM Studio, Ollama и др.). Я пойду тестировать её, потому что локальный AI агент - это очень круто! 🔗 Источник - Android Dev Blog #Gemma4#AndroidDe#AndroidStudio#AgentMode