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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #724 · 29.12

Уже давно преимущественно пользуюсь такси Комфорт, а тут вот несколько раз съездил Экономом (в предновогодней суете цены на такси взлетели кратно). И, как ни крути, разница заметна. Но проявляется она не столько в моделях автомобилей и, тем более, не в мастерстве водителя. Разница в том, что в Комфорте тебе буквально комфортнее: машина помытая снаружи и чистая внутри, в ней приятный запах, водитель ведет себя вежливо и соблюдает некоторый этикет. В Экономе же довезут тебя с тем же качеством перемещения, но в салоне может висеть ядрёный ароматизатор, снаружи машина любого цвета будет серой, а водитель противно чавкает, шмыгает носом или мерзко и громко хрустит костяшками. Как вообще водители переходят из одного класса в другой? Вряд ли там есть пункт "Чтобы перейти в Комфорт чаще мойте машину". И не по оценкам тоже, в обоих категориях бывают как оценки, близкие к 5, так и ниже. И уж тем более не будет пункта "Не нужно периодически громко причмокивать". Сдаётся мне, какие-то критерии есть, касаются они общей аккуратности и внимательности человека, и так уж совпало, что люди, попадающие под них, ещё и сами по себе ведут себя приятнее. Уверен, есть водители, которых от более высокой оплаты в Комфорте отделяет не невозможность купить машину дороже, а тупо нежелание за ней как следует ухаживать. И за собой. Всё взаимосвязано, а разруха таки в головах, не перестаю из года в год в этом убеждаться. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #jan

当前筛选 #jan清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8255 · 12.08.2025 г., 14:32

🚀Jan-v1: локальная 4B-модель для веба — опенсорсная альтернатива Perplexity Pro 📌Что умеет - SimpleQA: 91% точности, чуть выше Perplexity Pro — и всё это полностью локально. - Сценарии: быстрый веб-поиск и глубокое исследование (Deep Research). Из чего сделана - Базируется на Qwen3-4B-Thinking (контекст до 256k), дообучена в Jan на рассуждение и работу с инструментами. Где запускать - Jan, llama.cpp или vLLM. Как включить поиск в Jan - Settings → Experimental Features → On - Settings → MCP Servers → включите поисковый MCP (например, Serper) Модели - Jan-v1-4B: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B - Jan-v1-4B-GGUF: https://huggingface.co/janhq/Jan-v1-4B-GGUF @ai_machinelearning_big_data #ai#ml#local#Qwen#Jan