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: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks