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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #987 · 31.05

Под влиянием поста Беспалова подумал о том, что для меня все виды деятельности располагаются в матрице "Интерес - Понимание". 1. Неинтересно и непонятно: артхаус-кино, современная молодёжная музыка, низкоуровневое программирование, тикток, животноводство, скульптура, эстонский язык и т.д. Все вещи, которые нельзя постичь беглым взглядом или просто в рамках обычной бытовой жизни, а погружаться сильнее мне не хочется, потому что они вызывают либо нейтральные эмоции, либо отрицательные. Если вкусы мои не изменятся, то вряд ли я когда-либо стану ими заниматься. Разве что за очень много денег или под давлением обстоятельств. 2. Неинтересно, но понятно: футбол, выращивание картошки на огороде, программирование на PHP, старые видеоигры, мытьё полов, инстаграм, плёночная фотография, городское фентези и т.д. Вещи, в которые я погружен хотя бы чуть-чуть в силу обстоятельств и окружающей среды, в процессе обычного быта, либо потому что они очень простые и примитивные. Но при этом никакого желания и интереса у меня нет. Иногда я чем-то таким занимаюсь из-за необходимости: ради друга можно сыграть в старую видеоигру, ради чистоты в квартире помыть пол, ради огромных денег написать что-то на PHP. Но в целом это рутина из-под палки. 3. Интересно, но непонятно: топология, кузнечное ремесло, рисование, столярное дело, большой теннис, плавание с аквалангом, теория струн, функциональное программирование и т.д. Всё, что вызывает интерес, но до чего я не добрался и, возможно, никогда в жизни не доберусь. Мир слишком многообразный, нельзя объять необъятное, нельзя заниматься абсолютно всем. Но в этом списке потенциальные претенденты на какое-нибудь будущее хобби. И ещё всегда может оказаться, что после погружения мне это дело не понравится, либо я обнаружу у себя отсутствие способностей к нему. 4. Интересно и понятно: работа (программирование на C#, управление командой, архитектура), текущие хобби (настолки, электроника, 3D-печать), замороженные хобби (мотоциклы, дроны, пет-проекты), совместный досуг с семьёй. Это то, чем я занимаюсь, если могу. Скажем, дроны заблокированы на неопределённый срок, мотоциклы на паузе, но при возникновении обстоятельств я к этим вещам буду возвращаться. А если условия есть, то, собственно, эти занятия и составляют основную часть моего времени жизни. #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