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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #782 · 17.03

Начал по чуть-чуть смотреть на русскоязычные видеоплощадки, чтобы понять, а существует ли какая-то вменяемая альтернатива, которую, например, могли бы использовать русскоязычные блогеры для доступа к своей аудитории. Как сейчас, после демонстрации Ютубом своей идеологической однобокости, так и в потенциале, если, например, в России Ютуб таки заблокируют. Бывает, что у человека есть какие-то субъективные пожелания к интерфейсу — он считает удобным то, к чему лично он привык, и что лично он использует. Но существуют и вполне объективные фундаментальные вещи. Например, видеосервис должен давать вам навигацию между роликами: возможность отличать просмотренное от непросмотренного, возможность видеть новые выпуски. Не менее важна навигация внутри видео: чтобы сервис запоминал, где вы остановились, и чтобы по ролику можно было перемещаться. Нельзя, например, сказать, что пожелание "Запомнить, на каком месте в видео ты остановился" — личный каприз, вызванный моим собственным паттерном просмотра, который отличается от такового для других людей. Это абсолютно точно одна из фундаментальных функций. Она есть у всех стримингов, и она является определяющей для базового удобства использования сервиса, а её отсутствие способно сделать сервис почти буквально неюзабельным. Я рассмотрел основных претендентов на замену Ютуба: VK с трёх источников (приложение, полный сайт, мобильный сайт), Дзен и RuTube. Главным образом оценивал работу на телефоне, потому что, например, с перемоткой на десктопе проблем никогда не бывает — любой даже самый старый примитивный видеоплеер ещё 20 лет назад позволял мышкой мотать видео, и разработчики сервиса в эту функцию ничего своего не вкладывали. А вкладывали, например, авторы Ютуба, создав функцию перемотки двойным тапом по краю видео на 15 секунд вперёд/назад. Но это нюансы. В таблице есть и не нюансы, а вполне себе базовые вещи, отсутствие которых, честно говоря, повергло меня в шок. #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