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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #983 · 11.05

Художник Gudim написал у себя в Телеграме пост о том, что главная проблема соцсетей — умные ленты. В более-менее продвинутой среде и правда принято хейтить умные ленты, включать, где возможно, хронологические, юзать альтернативные клиенты и вообще ругать корпорации за то, что они делают плохо и пользователям и авторам контента одновременно. Вездесущие умные ленты — действительно часть процесса оговнения, но дело не только в нём. Gudim сделал отсылку к классике в шутку, но на самом деле угадал: главная проблема соцсетей ровно такая же, как и главная проблема музыки — это ты. Давайте разберёмся. В теории ты подписываешься на авторов контента в соцсети, они публикуют свои посты по мере желания и готовности, посты выстраиваются в ленту, и ты от новых к старым их читаешь, подобно свежей газете или сводке новостей. Звучит хорошо до того момента, пока ты не подпишешься на условный паблик с приколами. Паблик с приколами ведут 10 человек, а сами приколы они тащат с Реддита и 9гаг, поэтому публикация занимает 5 минут. При этом от пользователей они получают охваты, которые конвертируются в деньги с рекламы. Больше охватов — больше денег. Очень быстро система приходит к тому, что им выгодно постить так часто, как они вообще способны. В идеале они хотят, чтобы вся лента каждого юзера состояла только из паблика с приколами, потому что тогда они заработают ещё больше. Вообще я лично видел рекомендации от СММщиков для пабликов ВК постить 3-5 записей в день. Каждый день. А теперь вспомните, как часто постят ваши друзья или, например, независимые авторы, которые контент не где-то берут, а создают. И вот 2-3 таких подписки, и ваша лента — неюзабельный мусор. Не обязательно паблик с приколами: спамить мотивирован вообще любой автор, потому что его доля присутствия в вашей ленте равна его заработку. Но хороший контент делается долго, на это нужно время, так что в реальности особенно удаётся спамить как раз плохому и дешёвому контенту. Как это решить: 1. "Не подписывайтесь на мусор", "Человек сам виноват, что он подписался на спам-паблик!". Да, а ещё человек совершенно добровольно решает начать курить или, скажем, принимать наркотики, но эти области всё равно в разной степени контролируются извне. Потому что авторы спам-паблика (как и наркоторговцы) ОЧЕНЬ мотивированы затянуть новых людей в свою схему заработка, и они будут использовать для этого множество разных средств, на которые неминуемо попадётся значимое число клиентов. То есть в масштабах одного конкретного человека с железной дисциплиной этот подход работает, но в масштабах системы из множества произвольных людей — нет, не работает совсем. 2. Остаётся только одно — каким-то образом фильтровать мусор. Тут возникает сразу много других проблем: начиная с того, что для разных людей понятие мусора разное, и заканчивая тем, что, да, в какой-то момент появляются ещё и интересы площадки. Площадка хочет не давать людям приятный и интересный контент, а давать людям то, что увеличивает таймспент и заработок с рекламы. И внезапно получается так, что таймспент растёт не от качества контента, кто бы мог подумать. Самые популярные в мире соцсети (Инста и Тикток) — целиком основаны на алгоритмической подаче информации. И эта информация очень "жвачкообразная" — короткая, клиповая, с быстрым захватом внимания. Так что да, если ругаете умные ленты, то просто поругайте какого-от своего друга, который пользуется Инстой, потому что именно поведение юзеров и отсутствие дисциплины у них делает такие ленты выгодными для корпораций. #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