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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #726 · 30.12

При этом якобы пять тысяч подписчиков в VK это шум — подавляющего большинства этих людей нет, никакой активности они не проявляют никогда, и, думаю, даже не заходят читать ленту, а "подписаны" на меня в результате какого-то случайного клика. Поэтому вполне возможно, что именно небольшая живая часть подписчиков действительно выросла. Не так заметно, как в Телеграме, но прибавившаяся сотня человек по моим оценкам содержит куда бОльший процент настоящих людей, чем эти изначальные 5700. Ещё в Телеграме хорошо заметно непрерывное линейное падение с периодическими ступеньками роста (случайные репосты моих записей). Это падение вызвано серьёзным UX-просчётом, о котором я неоднократно писал: Телеграм наказывает автора за посты. Ну и, стоит отметить, что в VK всё ещё удобнее сам по себе механизм публикации. Единственное преимущество Телеграма это форматирование. У VK при этом нет тупых лимитов на длину текста и есть возможность прикреплять к посту фотографии без костылей. Я пишу этот текст именно в VK, чтобы потом скопировать в Телеграм, а не наоборот. По активности людей на удивление примерно одинаково. В умирающем VK нашёлся островок активных взрослых, которые меня читают. В среднем десятки лайков и комментариев к каждому посту, и там, и там. Кстати, этот показатель особо не изменился, и рост подписчиков на него не повлиял. Видимо, в обсуждениях участвуют в основном люди, которые уже давно меня знают. Так что, сделать однозначный выбор я не могу. VK удобнее. Но в TG взрослые. Однако, в TG абсолютно нет органического роста, если вы не пишете на одну и ту же тему или не словили хайп, набрав нужную критическую массу в удачный момент, то ваш единственный путь это неофициальный рынок платных репостов переводом на карту — говно полное, не хочу с этим связываться. Но в VK каждая новая инициатива это снова какая-то фигня либо для детей либо для отчётов и заголовков. Но в TG разработчики открыто клали хер на авторов с большой горы: годами не делают даже банальное прикрепление фото или, скажем, удобную форму ввода длинных текстов. Канал это всё ещё чат-монолог со всеми вытекающими. Но в VK неприятная атмосфера с вытеснением чего-то конструктивного в пользу одноразового контента для определённой прослойки пользователей. Видимо, пора переходить на короткие вертикальные видео. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin