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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #845 · 21.07

Итак, сторисы в Телеграме. Вы меня знаете, как убеждённого хейтера всех новых форматов: начиная от сторис, заканчивая короткими вертикальными видео. Я могу часами рассуждать о том, как "общество деградирует". Но популярность этой наркоты так непредставимо огромна, что даже псевдо-идеалист Дуров не сдержался, и: — Своровал напрямую фичу из другого сервиса, хотя не любит так делать, — Вставил в продуманный мессенджер для интеллектуалов ширпотребный продукт. Фундаментальная проблема Телеграм-сторис в том, что люди, которые у меня в контактах в мессенджере, и люди, от которых интересно смотреть регулярный медиа-контент — это два очень слабо пересекающихся множества. Я утром обнаружил в списке сторис кучу непонятных ноунеймов, и почти всегда оказывалось, что это какой-нибудь менеджер какого-нибудь заказчика, с которым мы обменивались рабочей документацией три года назад. Это не мой друг, не блогер, не член семьи, так что смотреть сторисы от него/неё для меня не имеет никакого смысла. Пожалуй, сторисы нужны были бы только в каналах, но... их там не сделали вообще. Иногда мышление команды Телеграма выходит за пределы моего понимания. Вместе с тем, совершенно никак не исправлены привычные болячки и косяки этого формата, хотя Дуров вроде как в превью обещал, что Телеграм-сторисы будут какими-то особенными, и реализованы не так, как у всех. Но что мы видим? Те же самые неизбежно вертикальные фото/видео. Нет инструментов, чтобы запостить горизонтальный контент, которого до сих пор в сети очень много (например, кадр из фильма, кусочек стрима видеоигры итд). Та же проблема с текстами: чтобы читать сторисы, нужно держать палец на экране. В общем, совершенно те же говносторисы, что и везде. В целом, плюс у этого только один: надеюсь, данная функция добьёт в России инсту. #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