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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1012 · 20.08

Зимой СМИ писали, что за полгода спрос на умные колонки в России вырос в 1.5 раза. Девайс всё сильнее проникает в народ, и это приятно. Одна из самых интересных и меняющих жизнь технологий лично для меня за всё новое время. Сильнее и значительнее, чем эти ваши генеративки, во всяком случае пока. В детстве я смотрел фантастические фильмы, где герой разговаривает с ИИ, встроенным в дом, автомобиль, космический корабль, просит его открывать двери, отвечать на вопросы и так далее. Мечтал, что когда-то тоже так буду, и вот оно уже почти. Сегодня половину всех операций со светом выполняю голосом, практически перед каждым выходом узнаю погоду, иногда прошу что-нибудь подсказать, активно использую таймеры и отложенное выполнение. Утром захожу в кабинет и командую Алисе запустить рабочий режим: закрываются шторы, включаются два системных блока, выключается свет, если он был — чем не фантастика? В квартире в общей сложности семь Станций разного формата, даже в ванной поставил: удобно слушать музыку или аудиокнижку, пока купаешься, спрашивать время и так далее. Никаким другим адекватным образом с мокрыми мыльными руками устройством не поуправлять. Да, параноики любят кричать про Большого Брата, и это конечно очень смешно. Ведь без всяких устройств всё равно за нами наблюдают инопланетяне из космоса, воздействуя своими лучами на разумы, чтобы мы не догадались, что Земля плоская. На даче, в гостях, в отеле в командировке я периодически ощущаю недостаток всех этих возможностей. Бывало, что обращаюсь к Алисе по привычке, а её и нет. Хотя друзья всё чаще уже ставят и себе тоже. Тут во всю проявляются недостатки: если ты не знаешь, как у конкретного друга называется комната или светильник, не знаешь его сценарии, то и управлять не сможешь. Всё-таки даже с подключением YaGPT это не стало полноценным машинным разумом с памятью, контекстом, умением принимать решения. Ждём, думаю, застанем. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #2bitq

当前筛选 #2bitq清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026 г., 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent