Дизайнер и иллюстратор Владимир Соловьёв

 У многих людей жизнь и интересы представлены в интернете. Сделал музыку, выложил на платформу прослушивания. Сделал картину выложил на сайте-галерее. Написал статью выложил на профильном сайте или сайте издания. Идёшь на мероприятие про которое узнал из мессенджера.

Но нет, не стоит просто так об этом ссылки постить в сообщение на фэйсбуке, их так увидит условные 30 человек при тестировании роботом записи и всё, а в ленту рекомендаций не попадёт. В Meta объясняют это действие как желание сохранить пользователей в экосистеме получается вытеснение — проще искать среду общения в другом месте, без робота-модератора.

Более того, если автор, который хочет рассказывать про деятельность осуществляемую вне FB, будет регулярно публиковать ссылки, рассчитывая что хоть эти 30 человек увидят — то будет сам пессимизирован и даже такого охвата н не получит. Тогда как сама платформа не предназначена для этого. Т.е. ученый и журналист не может поделиться ссылкой на статью, художник —ссылкой на галерею работ, музыкант — на альбом в сервисе. Авторам нет выгодно делиться.

По сути интерес Meta это только формат живущий в пролистывании за секунду, это рилз в широком смысле, не только видео, но и текст и картинки об которые не надо задерживаться и тем боле куда-то там переходить. Между такими сообщениями удобно вставлять и хорошо проникают в голову оплаченные публикации.

Уже много лет я не пишу специально и почти не читаю ничего в ФБ. (если вы что-то тут публикуете я скорее всего об этом не знаю). Часто я в твиттере, там алгоритм мудрее там можно делать несколько разных лент друзей и никто не ускользает. И в TG — там нет алгоритмической ленты но есть сортировка каналов. И дополнительно у меня просто 100 закладок блогов/чатов разных URL в браузерах и мессенджерах, которые я легко охватываю.

Сам ежедневно пишу и делюcь ссылками в твитор, раз в 4 дня пишу пост на свой сайт-блог, у которого есть зеркало в Телеграм. Примерно раз в полгода делаю ролик на ютуб и случается один тикток / рилз / шортс в пару месяцев. Чаще про рисование и технологии. Портреты-завтраки-природу практически не пощу (только чтобы взбодрить алгоритмы). И отдельно веду несколько соцсетей и площадок с портфолио сделанных логотипов / сайтов.

К сожалению одной народной платформы с алгоритмом релевантного дискавери, но без пессимизации, по прежнему не сформировалось. Напишите урлы вашего обитания, чтобы я знал кого где вас читать.

Друг-математик попросил меня сегодня сделать ему дидактический материал, чтобы объяснять на пальцах восьмеричную систему исчисления. Вот что получилось.

Сырьё за 15 минут получил у Дейла ChatGPT: удачный визуал, но с обрезанным 0, без четырёхпалой 2 и без 4.

Еле уговорил создать что-то похожее на 2 так, чтобы большой палец касался одного мизинца — не может Дейл сделать из 4 пальцев знак V, только из пяти пальцев. Легко сгенерил отдельно 4.

И 40 мин фотошопил c clone fill и puppet wrap.

Шрифт Ubuntu для цифр — давно считаю его подходящим для детей, у шрифта очень круглый и чёткий характер.

Есть очень удачная народная программа для редактирования звука Audacity. Она долго была не очень нарядной и вот наконец за её визуальное обновление взялись. Разработичк редизайна Tantacrul выпустил инетесное видео https://youtu.be/QYM3TWf_G38?si=a8ux_tGvCJxDkzOR в  котором рассказал про новые решения, а так же показал новый логотип программы, который комментаторы оценили скорее как неудачный. Мне тоже так показалось и я захотел показать свое видение переработки логотипа. Изменение логотипа популярной программы — интересная задача.

Определил следующие условия и требования к логотипу:

Новый логотип должен быть схож с исходным логотипом: сохранить наушники и форму волны, простой шрифт и яркие синий, желтый и красный цвета. Судя по отзывам, аудитория программы считает их обязательными.

Так же новый логотип Audacity должен иметь возможность принять стиль соответствующий логотипам других программ компании Muse Group, у которых используется простая геометрия: круги и треугольники. Как и у других программ, логотип должен иметь форму буквы начала названия, то есть «a» или «A». Логотип должен хорошо смотреться в одном цвете, в контрастной цветовой комбинации бренда.

Вот результат на одной картинке. На форуме Audacity я сделал более подробную запись, с другими изображениями: 
https://forum.audacityteam.org/t/i-made-a-new-geometric-version-of-the-audacity-logo/149488?u=vovkasolovev

Affinity раздает свои приложения для iPad бесплатно сейчас.

https://9to5mac.com/2025/10/02/affinity-apps-for-ipad-now-free-ahead-of-october-30-event-but-there-may-be-a-catch/

Affinity Designer самая продвинутая векторная рисовалка на планшет, рекомендую, в другие не погружался.

Раздача как то связана с тем что у них эвент по поводу объединения с Canva. Т.е. возможно этим приложениям прекращают поддержку.

¶ Копипаста. Не я автор этого текста.

Источник: https://x.com/softwarevlogger/status/1974774200612093992

Что происходит, когда вы запускаете LLM?

Работа модели по другому называется inference (вывод) или использование весов модели. Вывод — по сути предсказание следующего токена на основе вашего ввода и всех токенов сгенерированных на предыдущих шагах. Все это образует последовательность.

Токены — это не слова. Токены это кусочки обозначающие текст, который видит модель. В модели они представлены целыми числами или ID токенов. Токенизация — разбиение текста на токены. Распространенные алгоритмы: BPE (byte pair encoding), SentencePiece. Конкретные токены отличаются в разных моделях. Вот иллюстративный пример: “hello” — может быть 1-3 токена, “internationalization” 5-8 токенов.

Контекстное окно — максимальное количество токенов, которые может увидеть модель за раз. Чем больше context тем больше VRAM для KV кеша потребуется и тем медленнее будет декодировка.

В процессе вывода модель предсказывает следующий токен перемножая свои веса. Веса модели — это миллиарды выученных параметров. Параметры модели — миллиарды чисел или весов, которые модель усваивает в процессе обучения. Эти веса кодируют все что модель знает: шаблоны, язык, факты, “мышление”. Когда вы используете модель, она использует эти параметры, чтобы предугадать следующий наиболее вероятный токен. Один токен за раз. Шаг за шагом.

Читать далее…