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: #speculativedecoding

当前筛选 #speculativedecoding清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8524 · 12.09.2025 г., 11:00

⚡Speculative Cascades — как ускорить работу LLM Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле. Что это такое: 🔹Каскады Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать. 🔹Спекулятивная декодировка Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов. 🟢Speculative Cascades Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество. 🔥Что показали тесты (тестили на Gemma, T5): - быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка - дешевле и качественнее, чем каскады - удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество» При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели). А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества. LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества. 🔗Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/ @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Inference#SpeculativeDecoding#Cascades#GoogleResearch