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: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.