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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #837 · 14.06

Stackoverflow подвёл итоги ежегодного голосования разработчиков. По общим показателям ничего шибко интересного (разве что зарплата разработчиков на C# наконец-то превысила зарплату джавистов). А вот что любопытно, это новый вид графика оценки разработчиками языков и технологий. Раньше были блоки "любимые языки/технологии", "ненавистные языки/технологии". А теперь это шкала Admired & Desired. Синие точки: уровень "хайпа" (этот термин используют прямо авторы исследования) — процент разработчиков, которые хотят попробовать язык или технологию X, потому что, например, считают его интересным, популярным, востребованным и так далее. Красные точки: "почитаемость" — процент разработчиков из тех, кто попробовал X, которые хотят продолжать это делать. Таким образом, авторы исследования предлагают смотреть на ширину линии. Чем более узкая линия, по версии авторов, тем больше работы по популяризации технологии выполняет хайп, а не качество/крутость/интересность самой технологии. Хайп — синяя точка — создаёт инерцию, а красная показывает степень её роста или угасания уже после использования. Ну вот например JavaScript и Python явно перехайплены. Мой любимый C# оставляет у народа приятные впечатления, но видно влияние того, что до сих пор есть люди, которые считают его закрытым языком для разработки под Windows. Java явно теряет позиции, скорее всего из-за того, что джависты распробовали более комфортный Kotlin. Прочие языки-заменители для неудобных аналогов тоже в хорошем положении: Dart, Swift. Ожидаемо широкие линии у функциональных языков: Elixir, Clojure, F#, Scala. Если программист всё-таки дорвался до функциональщины, говорят, пути назад нет. Хотя есть на графике и показатели, которые я объяснить не могу: например, почему широкая линия у Delphi. Ну и MATLAB опустили незаслуженно. Уж точно он не такой ужасный, как какой-нибудь Objective-C. Там по ссылке дальше есть такой же график про базы данных и фреймворки. В целом очень согласуется с моими личными представлениями. Допустим, React и Nodejs перехайплены, у Svelte, ASPNET Core и Blazor одни из самых широких линий, а у jQuery — узкая. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #gemma3

当前筛选 #gemma3清除筛选

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15348 · 20.12.2025 г., 12:00

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk