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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #828 · 1.06

Заблочили Medium. Я им не пользовался, но, кажется, это единственный нетематический текстовый портал в интернете. Задумался о том, почему в англоязычном мире Medium есть, а в рунете никакой аналог не взлетел. Какой-нибудь Teletype был заброшен разработчиками практически сразу после релиза. Дзен — ну вы сами знаете, мусорка. В Телеграме нет дискавери и средств оформления, и более менее заводятся, опять же, строго тематические каналы. Авторские тексты, например, в ВК убиты видосиками и продуктовыми решениями. Кстати, такой же эффект есть на Пикабу: администрация добавила возможность постить короткие вертикальные видео, и теперь вся лента в них. Я был в шоке, когда увидел. Вертикальные видео не просто разбавили тексты, а вытеснили их за считанные дни на площадке, которая всегда была про тексты и картинки. Но почему на русском языке нет живых аналогов Медиума? Вроде считается, что русский народ читающий, но вот что-то не сходится. Вот мои гипотезы: 1. Русские люди читают книги, и поэтому у них в жизни нет недостатка чтения, а от интернета они хотят чего-то развлекательного. 2. Все люди в мире в среднем не читают тексты, но небольшая горстка всё-таки читает. Поскольку Medium был англоязычный, он собирал не только англоязычных читателей, но и вообще читателей со всех стран, и в сумме получилось достаточно, чтобы он жил. 3. Бизнесам не выгодно делать текстовые площадки, потому что тем, кто читает тексты, сложнее что-то впаривать. Medium существует на инвестиции, государственные деньги, на энтузиазме и так далее. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12.11.2025 г., 13:03

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel