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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1021 · 19.09

Попробовал, наконец, классную математическую настольную игру "Машина Тьюринга". На самом деле не столько игра, сколько головоломка, которую вы можете решать в одиночку, совместно или соревнуясь. Она совершенно гениально сделана, и я не до конца понимаю, как именно, но она работает и приносит много удовольствия. Каждая задача в игре — трехзначное число с цифрами 1..5, зашифрованное в наборе карточек. Карточки двух видов: выражение и его валидатор. Выражение, например, может быть таким: "Вторая цифра меньше трех". Вы выдвигаете гипотезу, каким именно будет число-ответ. А дальше происходит магия — каждое такое число собирается из трёх перфокарт с отверстиями, вы прикладываете к сборке валидатор, и в единственном оставшемся отверстии видете бинарный результат: истина или ложь. Таким образом, получаете информацию о том, справедливо ли выражение для загаданного числа. Ход за ходом вы должны выбирать самые эффективные гипотезы и выражения, которые отсекут больше всего неверных вариантов. В какой-то момент информации для однозначного ответа становится достаточно. Чем меньше ходов вы потратили, тем лучше. Если вы нерд и любите фокусы с цифрами, то это прям мастхэв. Играется очень приятно, и вызывает неподдельный кайф каждый раз, когда вы собираете из кусочков ответ, хотя за мгновение до этого может казаться, что до решения ещё очень далеко. Если же вы не фанат подобного, то подарите коробку знакомому математику, он будет рад! #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mistralsmall4

当前筛选 #mistralsmall4清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9685 · 18.03.2026 г., 14:15

⚡️Mistral выпустила Small 4. Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт, 🟡Архитектура MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов. По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза. Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели. 🟡Тесты Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов. На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K. Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200. Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio. 📌 Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MistralSmall4#MistralAI