LLM Leaderboard - Сравнительный анализ 100 AI-моделей от OpenAI, Google, DeepSeek и других

Делюсь полезным ресурсом, на котором можно чекнуть более 100 LLM по ключевым метрикам: цене, производительности и скорости (скорость вывода - токены в секунду и задержка - TTFT), размеру окна контекста и другим.

📖 Посмотреть можно тут.

😃 iOS Dev

Переключение контекста

В погоне за изучением новых технологий, фреймворков или даже просто адаптации к существующим реалиям иногда кажется, что ни на что не хватает времени. Реклама рассказывает, как быстро можно освоить технологию за месяц (а некоторые, что за неделю).

Более того, даже в мифе о правиле 10 000 часов акцент сводится к тому, что потратив огромное количество времени, можно стать профессионалом. Но это совсем не так. Лёгкий пример: когда вы получили права и проездили с 5-10 лет за рулём, вряд ли можно получить суперлицензию и отправиться в Абу Даби соревноваться со всем пелотоном F1.

Важно не количество затраченного времени на ту или иную сферу деятельности, а качество этих задач.

И даже при переключении контекста есть занятные факты. Netflix не ставит целью рассказать нам законченную историю, задача как можно дольше удержать зрителя у экрана. Как там говорится, ещё одна серия и всё?

Или, например, в видеоиграх, завязанных на онлайне — когда нам кажется, что повышение скилла позволит резко закончить с режимом мультиплеера, это совсем не так.

В той же EA и её продуктах (FIFA, NFS и прочие) - давно используется Dynamic Difficulty Adjustment, от которого компания пыталась откреститься, но с переменным успехом. Вкратце, игрокам всегда будет казаться, что они балансируют на грани - своеобразный крючок, который позволит ещё немного задержать внимание. В остальных же компаниях, хоть Valve или кто угодно другой - матчмейкинг реализован со схожей целью.

При этом я постарался не упоминать и совершенно привычные нам вещи вроде бесконечного скролла.

И несмотря на все вышесказанное, мы всё-таки живём в замечательный век. У нас множество путей и опций для использования тех самых свободных поинтов времени.

Умение переключаться между контекстом, балансировать между работой и отдыхом, а также находить время, чтобы просто остановиться и посмотреть, где мы сейчас и что вообще происходит - возможно, один из самых непростых навыков.

Но он невероятно важен.

😃 iOS Dev

Что изменилось в поиске iOS и iPadOS 26

В iOS и iPadOS 26 добавилось несколько новых API для обновления визуального стиля и размещения поисковой панели.

📖 В этом посте Наталья Панферова рассматривает, как можно использовать эти улучшения для реализации поискового интерфейса.

Рассмотрены два распространенных шаблонах поиска в приложениях: на панели инструментов и на панели вкладок.

Кроме этого, приведены примеры: как работает каждый из этих вариантов, что изменилось и как реализовать их в SwiftUI.

➡️ Кстати, в канале есть примеры, как можно несложно внедрить фичу с поисковыми подсказками.

😃 iOS Dev

Threads против Tasks в Swift Concurrency

По мнению Антуана из статьи ниже, разработчики могут задаться вопросом, чем различаются треды и таски, если ранее писали на Swift или Objective-C, используя GCD и традиционные API.

Так называемое потоковое мышление уже много лет помогает нам разрабатывать приложения, работающие с асинхронными функциями.

Но в современной разработке на помощь приходит Swift Concurrency и методология async/await.

Вместо того чтобы создавать метод и юзать замыкание, теперь нужен Task { ... } для запуска асинхронного контекста.

Следующий вопрос, который появится: где будет выполняться созданная нами задача - в основном или фоновом потоке?

📖 В этой статье можно получить ответы не только на этот вопрос, но и разрешение многих заблуждений.

😃 iOS Dev