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: #phi

当前筛选 #phi清除筛选
科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3318 · 01.05.2025 г., 08:14

微软发布 Phi-4 系列小语言 AI 推理模型,AIME 2025 跑分超满血版 Deepseek R1 微软发布了Phi-4-reasoning系列推理模型,该系列包括Phi-4-reasoning、Phi-4-reasoning-plus和Phi-4-mini-reasoning三款模型。Phi-4-reasoning模型拥有140亿参数,通过监督微调Phi-4并结合OpenAI o3-mini的高质量推理演示数据训练而成,专为复杂推理任务设计。Phi-4-reasoning-plus版本通过强化学习提升性能。Phi-4-mini-reasoning是一款基于Transformer的紧凑型语言模型,专为计算资源有限的环境设计。该系列模型在数学推理和代理型应用中表现出色,在多项数学基准测试中,性能超越OpenThinker-7B等模型,部分测试接近OpenAI o1-mini水平。IT之家 | Microsoft 🏷#Phi#reasoning#模型#推理 📢频道👥群组📝投稿

耕读频道

@iGengdu · Post #440 · 03.08.2024 г., 12:17

#AI#Github Models #微软#免费体验#Llama 3.1 #Mistral Large 2 #Phi-3 #GPT-4o #GPT-4o mini 分享我的一篇博文:微软Github发布Github Models,为用户免费提供AI大模型体验场所 更多AI资源,请访问智汇AI网(SumeAI):https://www.sumeai.com 📢频道✈️ 群聊 (耕读) 📬投稿