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 1 подобни публикации

Търсене: #apachelicense

当前筛选 #apachelicense清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7154 · 03.04.2026 г., 02:34

Google 发布 Gemma 4 开源模型:Apache 2.0 许可,31B 登顶 Arena AI 开源第三 Google DeepMind 于 4 月 2 日正式发布 Gemma 4,迄今最强大的开源模型家族。基于与 Gemini 3 相同的技术构建,专为高级推理和 Agent 工作流打造。全系列首次采用 Apache 2.0 开源许可,完全商用自由。 自初代发布以来,Gemma 已被下载超过 4 亿次,社区衍生出 10 万+变体。 ⚙️ 四款模型 - E2B(Effective 2B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - E4B(Effective 4B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - 26B MoE(混合专家):推理时仅激活 3.8B 参数,256K 上下文,Arena AI 开源第 6 - 31B Dense(稠密):最大化质量,256K 上下文,Arena AI 开源第 3,超越 20 倍参数量模型 🔑 核心能力 - 高级推理:多步规划与深度逻辑 - Agent 工作流:原生函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令 - 代码生成:高质量离线代码,本地 AI 编程助手 - 多模态:全系列处理图像和视频,E2B/E4B 额外支持音频 - 140+ 语言原生训练 - Apache 2.0 许可:完全商用自由 📎 相关链接 官方博客:https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ Google AI Studio:https://aistudio.google.com Hugging Face:https://huggingface.co/collections/google/gemma-4 Kaggle:https://www.kaggle.com/models?query=gemma-4&publisher=google #Google#Gemma4#开源模型#ApacheLicense#AI