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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1010 · 7.08

Настолка "Капсулы времени" от русского автора Ярослава Кустова. Лежала у меня какое-то время, и вот добрались, наконец. В целом, друг правильно охарактеризовал: "игра про лут". Вся механика сводится к тому, что ты тратишь ресурсы текущего хода на покупку себе новых ресурсов, которые положишь в капсулу (пластиковый контейнер в виде шара) и получишь только через пару ходов. Из плюсов автору удалось передать ощущение открытия Киндер-сюрприза каждый ход: тебе интересно, какая из отложенных тобой капсул пришла в этот раз (у каждого игрока 4 капсулы, которые перемешиваются). Из минусов, мне кажется, недокручен комбо-потенциал. Места для хитрых длинных комбушечек я особо не увидел, хотя в такой игре прям просится. Тот случай, когда очень любопытной идее нужно два-три воплощения на шлифовку и улучшение. Но всё равно забавно. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025 г., 18:50

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8