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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #854 · 5.09

Сбер выкатил сегодня свой Гигачат на всех (до этого была только закрытая бета). Немного обидно за ребят — ещё год назад этот релиз был бы очень значимым, но сейчас разговаривать с откровенно косячащим и допускающим детские ошибки Гигачатом совершенно неинтересно, если вы видели, как работает GPT4, в том числе на русском языке. За решением практических задач тоже нет никакого смысла (пока что) ходить в русские сетки Яндекса и Сбера, потому что GPT4 просто делает лучше абсолютно всё. Он реже ошибается, у него лучше с логикой, он отвечает одинаково на одинаковые запросы (у Яндекса с этим очень большие проблемы пока что), более точен в фактах и рассуждениях. Ещё команда Гигачата ведёт очень странный маркетинг: будто бы это телепередача для домохозяек. Начиная от частых унылых инфоповодов в духе "Сегодня день резиновых уточек, спросим у гигачата что он думает про резиновых уточек" и заканчивая восторгами по поводу туповатых ответов нейросетки на попсовые запросы ("Пять отмазок не идти на работу"). Создаётся впечатление полного отсутствия product-market fit — Сбер не понимает, что это за продукт, для какой аудитории он нужен, кто будет готов за него платить и в каких обстоятельствах. Домохозяйки вряд ли будут. Впрочем, Яндекс про свою сетку запостил полторы новости и замолчал, так что я даже не знаю, что хуже. Но зато у Яндекса есть preview API, и мне удалось его погонять. Ожидаемо хуже, чем GPT4. Как я уже сказал, основная проблема в том, что пять одинаковых запросов вернут пять разных ответов, причём даже по размеру разных: объём текста может отличаться в несколько раз. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #numeric

当前筛选 #numeric清除筛选
Cul8r.

@cul8r_channel · Post #3096 · 27.06.2025 г., 10:06

Забрал свои New Balance x Stone Island Marina, быстро сфоткал и хочу сказать пару слов. Кеды вышли в рамках скейтерской линейки #numeric, поэтому говорить о каких-то роскошных материалах и современных технологиях не приходится. В данном случае, конечно, есть ряд интересных деталей, включающих в себя фактурный, но неудобный язычок, объёмную, словно вспененную вставку спереди и красивый брендинг сзади. В остальном, всё довольно простенько, но свежо. Самым приятным бонусом тут выступают детали, в виде лаконичной коробки с брендингом SI Marina, оранжевого свистка Stone Island и резинового пыльника в духе спасательных жилетов. Тот самый случай, когда комплектация привлекает внимание и добавляет несколько очков к релизу. Ну люблю я всякие ништяки, простите. Так же, много говорили о том, что кроссовки маломерят, но в целом, всё оказалось в рамках допустимого. Мой 10US, ощущается так же, как и на других кроссовках NB. Ощущения немного отличаются, но не из-за ошибки на производстве, а из-за самой формы обуви и плотного носа, который намекает о принадлежности к скейтерской теме. В целом, мне нравится куда идёт «стон», особенно, когда он выпускает такие вот субкультурные эксперименты и заигрывает с разной аудиторией. Чуть позже выгуляю и сделаю пару онфитов фотографий на ноге.

Hashtags

djangoproject

@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36

https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.