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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #79 · 24.09

Год назад 24 сентября 2020 Сбер презентовал свой ребрендинг и платформу с умными ассистентами. Я и тогда высказался об этом довольно позитивно, а теперь я уже некоторое время вовлечён в разработку под неё, и она даже стала источником крупнейшего в моей жизни единовременного денежного выигрыша. Вообще, я не скрываю своего скептицизма по отношению к строительству экосистем и так называемых супераппов. У нас всех уже есть суперапп -- операционная система на смартфоне или компьютере. Совершенно непонятно, почему пользователь должен запускать что-то внутри другого приложения, если может просто иметь себе отдельно такое приложение в телефоне. Пока что в общемировой практике сработал только WeChat в Китае, но там это произошло, судя по всему, из-за своеобразного местного законодательства с его запретами. В России ближе всего к супераппам подошёл ВК, и здесь у них есть два сильнейших преимущества: - соцсеть изначально многоцелевая (в отличие, например, от поисковика или банковского клиента), поэтому пользователи привыкли заниматься здесь разными вещами - социальный граф, отлично способствующий вирусному распространению И даже с такими вводными у ВК пока не вышло убедить массовую аудиторию в необходимости пользоваться встроенными аппами для разных целей. Пользователи есть или у продуктов, созданных как раз вокруг социального графа и других средств социальной сети (опросники и тесты для друзей, статистика страницы итд), или у продуктов, поддерживаемых внешним бизнесом, в том числе самим ВК (такси, алиэкспресс, пиццерия). Нет даже близко речи о том, чтобы вы внутри ВКонтакте запускали, например, фоторедактор или менеджер задач. Даже моё приложение Promenade, которое вы массово репостили и очень хвалили, имеет около нуля активных юзеров. Среди моих друзей и знакомых никто систематически не пользуется ни одним миниаппом, а модерация самого ВК советовала мне превратить одно из приложений в игру, потому что игры популярнее и востребованнее. Так что, возвращаясь к Сберу, ещё более дико выглядит мысль о том, что человек будет запускать приложение внутри банковского клиента, если это приложение не связано с финансами. А у Сбера ещё и сами приложения довольно специфические — поверх любого отрисовывается голосовой ассистент, который должен быть в каком-то виде поддержан, даже там, где в принципе голосовой ввод не предполагается. И у приложений нет доступа к аппаратуре телефона, например, к камере (хотя со временем это добавят). Так что сейчас в сберовском "Салюте" перекати поле в плане количества юзеров. Но этот вопрос должны решать маркетологи и прочие рекламщики. Если предположить, что устойчивая модель супераппа в принципе возможна в России, то у них наверняка есть план. Я не понимаю, какой, и как возможно убедить людей, но не тратят же они в самом деле миллиардные бюджеты на попытку вслепую и из-за моды? :) Зато я разбираюсь в технической составляющей, и немного -- в продуктовой. И могу сказать, что с этой позиции у площадки Сбера всё прям очень хорошо. Я в восторге от многих вещей, как технических, так и продуктовых. На платформе приятно разрабатывать, её правильно и своевременно обновляют, и, конечно же, очень классно взаимодействовать с сообществом, о котором я уже отзывался в статье. На вопросы отвечают быстро, баги реально берут в работу и исправляют за адекватное время. Для меня за прошедший год Сбер открылся с новой стороны. Посмотрим, что будет ещё через год. #dev

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