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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #951 · 9.02

У нас в Росатоме сотрудникам иногда предлагают ездить смотреть на разные предприятия госкорпорации. Вот удалось скататься за счёт компании в Мурманск, попасть на Атомфлот и на ледокол-музей «Ленин». Мурманск сам по себе показался мне особенно примечательным своим рельефом: дворы на разном уровне и для перемещения от дома к дому нужно то и дело ходить по лестницам. В целом же конечно после Петербурга он смотрится простовато, а некоторые дома в глубине откровенно страшные и с точки зрения жителя столиц выглядят чуть ли не аварийно. Здание аэропорта вообще похоже на среднестатистическую коробку государственной конторы где-нибудь во дворах. Однако, ведётся строительство нового аэропорта. И, вообще, приятно удивляет сам факт, что в таких тяжёлых условиях есть вполне современный развитый город, в котором присутствует всё, к чему мы привыкли в плане сервисов и комфорта: от топовых отелей до Яндекс Такси. Правда, я жил в квартире, потому что отели в ноль раскупили китайцы. Говорят, у них есть такое поверье, что в дни зачатия ребёнка нужно увидеть Полярное Сияние, вот они и летят в Мурманск толпами. На Атомфлоте почти ничего нельзя было фотографировать. В доке в этот момент стоял красивый ледокол «Сибирь» из новой универсальной серии проекта 22220. Эта машина с двумя реакторами по 175 МВт может менять свою осадку и одинаково подходит как для ведения судов по Северному Морскому Пути, так и для работы в крупных замерзающих зимой реках, таких, как Енисей и Обь. Зато есть снимок из центра морских операций, куда выводят интерактивную карту местоположения всех ледоколов и спутниковый анализ плотности льда во всём арктическом регионе. А ещё глянули на тренажёры, за которыми учатся и сдают экзамены операторы ядерной установки. На фото тренажёр, который дублирует пульт довольно старого ледокола 70-х годов, но ещё в ходу; а у новых дисплеи и трекпады везде. Так вот, работа этих операторов похожа на то, что нам показывали в сериале «Звёздный Путь», когда капитан просит машинное отделение дать мощности на варп-ядро, чтобы сделать быстрый скачок, и инженеры начинают быстро перебирать кнопки, а индикаторы менять своё состояние. Ледокол «Ленин» это первое в мире надводное атомное судно. Сейчас он снят с эксплуатации и превращён в музей. В то время для его работы требовался персонал порядка 250 человек. У современных ледоколов эта цифра около 50, хотя они больше, сложнее и мощнее, потому что много работы выполняет теперь автоматика. Ещё два интересных факта: 1. Ледоколу часто нужно рывками с разбегу преодолевать какой-то особо сложный участок, и именно поэтому установка у него электрическая, а не прямой привод от турбин реактора. Электричество даёт большую динамику. 2. Если ледокол застрял во льдах, у него есть специальная система изменения центра тяжести, позволяющая ему раскачиваться вперёд-назад и влево-вправо, чтобы чуть-чуть освободиться, а дальше уже рывками выбраться. В общем и целом понравилось. Я бы и сам с удовольствием съездил, а тут ещё и на работе предложили. Но в Мурманске и вообще за Полярным Кругом ещё много всего можно посмотреть, это уже в личном порядке надо будет. #travel#life

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