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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #912 · 19.11

И ведь верно, если подумать, мы уже находимся в смешанной реальности. Вот эти все люди с топовыми айфонами, живущие в облезлых стенах, или водители, паркующие Теслу с автопилотом в луже посреди двора. Люди получают зарплату на карту с помощью высокотехнологичной электроники, а затем стоят в огромной очереди к банкомату, чтобы снять бумажки. Мы летаем в космос и лечим вирусные заболевания, но экстрасенсы и инфоцыгане купаются в деньгах, не зная отбоя в клиентах. И не надо думать, что так только в России. В Сан-Франциско бомжи ночуют под пятиполосным шоссе для спорткаров. В Берлине 15 лет назад уже были крутые сквозные поезда метро, по которым, однако, ходили люди-контролёры и проверяли наличие бумажного проездного. Я помню свой первый день в Тайланде: купил в аэропорту симку с мобильным интернетом. Интернет офигенного качества, скорость и покрытие в разы лучше, чем в Европе. Но затем я вышел на улицу и увидел опоры ЛЭП, провода на которых, судя по их виду, монтировал пьяный инвалид — настолько убого, небезопасно и неаккуратно это было сделано (поищите в картинках "провода в Тайланде", поймёте, если не видели). Так что с точки зрения сеттинга "Кибердеревня" это просто русский "Трансметрополитен" — технологии пришли, а разруха много где осталась: как в головах, так и в клозетах. Сериал, кстати, с лёгкостью в одном кадре критикует произвол полиции, а в соседнем продактплейсит вполне государственную СБП. Можно поблагодарить авторов за то, что им удалось не скатиться ни в клюквенную критику России и всего русского, ни в ватную пропаганду. Это просто отражение реальности, в которой есть хорошие вещи, которые нужно хвалить, и плохие, которые нужно ругать. Ну, и вишенкой на торте идут пасхалки, шутки, приколы, мелочи в кадре. Местами они слишком буквальные, местами хочется ставить на паузу, чтобы рассмотреть кадр. Причём, картина в равной степени регулярно отсылается как к советской киноклассике, так и к современным видеоиграм и фантастике. И это любопытно, потому что уловить все такие пасхалки может очень небольшая прослойка людей: наши с вами родители не поймут подмигивания в сторону "Дюны" и "Бегущего По Лезвию 2049", а наши с вами дети не оценят копии сценок из "Белое Солнце Пустыни" и "Любовь и Голуби". Именно поэтому, кажется, будто бы сериал не для всех, и авторы невольно сделали целевую аудиторию довольно узкой. Впрочем, вполне может быть, что верно обратное: детям понравится хайтек, голограммы и роботы, а старшее поколение поностальгирует по былым временам. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks