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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #784 · 21.03

У Лавки Игр хороший SMM, но я на их примере хочу проиллюстрировать важность умения разбираться в деталях той системы, которой ты пользуешься. СММщик писал пост с упоминанием статьи и вместо прямой ссылки на запись просто скопировал свой текущий URL из адресной строки браузера после того, как зашёл в поиск и нашёл нужный текст. То есть, в тексте вместо простого /wall-8375786_166962 получилось что-то такое: /search?c%5Bper_page%5D=40&c%5Bq%5D=истбрук&c%5Bsection%5D=statuses&w=wall-8375786_166962 Можно говорить, что это скорее ошибка ВК, но в разработке на самом деле есть некоторые подходы вроде CQRS, идемпотентности и семантического использования HTTP-методов, говорящие, в числе прочего, о том, что URL должен полностью отражать текущее состояние страницы. Думаю, это наследие Дурова, который любил консервативные решения. В любом случае, ВК здесь совершенно не уникален, и немало систем, которые ведут себя точно так же. При этом СММщик вызывает своей ссылкой у пользователей непредвиденное поведение: заход на страницу поиска и ввод поисковой фразы. А нижняя ссылка на скриншоте ещё хуже — обратите внимание, там нужный пост был открыт изнутри некоторой личной переписки, поэтому нажатие на ссылку формирует, внезапно, запрос на переписку с незнакомым большинству пользователей человеком, с которым общался СММщик в этот момент. Помимо просто путаницы для людей, которые в этом не разбираются (а таких большинство), возникает ещё и вполне прямая опасность: мало ли, что за страницы и с какой целью открыты у СММщика в момент вставки ссылки. Вполне возможна ситуация, при которой таким способом будут выданы закрытые сведения или даже даны несанкционированные доступы. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #imageediting

当前筛选 #imageediting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8240 · 09.08.2025 г., 14:01

🖼️ GPT-Image-Edit-1.5M — крупнейший и полностью открытый датасет для редактирования изображений по тексту! 🚀 1.5 миллиона триплетов: инструкция + оригинальное изображение + отредактированное по запросу Как мы это сделали? Мы переосмыслили и усилили три известных датасета (OmniEdit, HQ-Edit, UltraEdit) с помощью новой GPT-Image API. 📊 Результаты впечатляют: Модель FluxKontext, дообученная на этом наборе, показывает: ▫️ 7.24 на GEdit-EN ▫️ 3.80 на ImgEdit-Full ▫️ 8.78 на Complex-Edit — на уровне с топовыми проприетарными решениями! 🎯 Инструкции выполняются точно, а изображения выглядят реалистично. Цель — сократить разрыв между open-source и закрытыми системами редактирования. 🔗 Подробнее: 🌐 Проект: https://ucsc-vlaa.github.io/GPT-Image-Edit/ 💻 Код: https://github.com/wyhlovecpp/GPT-Image-Edit 📦 Датасет: https://huggingface.co/datasets/UCSC-VLAA/GPT-Image-Edit-1.5M 🤖 Модель: https://huggingface.co/UCSC-VLAA/gpt-image-edit-training 📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.21033 @ai_machinelearning_big_data #AI#ImageEditing#OpenSource#GPT4V#Multimodal