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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1024 · 7.10

Мастерская 3/4. Кассетницы — моё спасение. Много лет назад купил на Али простенькие модульные кассетницы с ящичками разных размеров. Сразу знал, что под электронные компоненты, но концепция их хранения менялась с тех пор неоднократно. Наконец, добрался, отсортировал всё, что было, сделал этикетки. Не сказать, чтоб много, но и свободных ячеек почти половина: можно докупать и заполнять. А под крепеж и всякие бытовые мелочи купил серию от российской фирмы "Стелла-техник" и напечатал в них вертикальные вставки-перегородки. Что удобно, так это возможность полностью вытащить любой ящичек и взять с собой. В целом такая система нужна чаще, чем кажется. И применяется в двух сценариях. Первый самый понятный: вам нужен, условно, винт М3 (саморез, дюбель, конфирмат итд), вы совершенно точно знаете, где его брать. Но второй сценарий не менее важен. Вы купили шкаф, после сборки остались стяжки (наклейки, гвозди, шканты). И у вас есть совершенно определенные места, куда вы сразу же это всё складываете. Никакого захламления. Я очень доволен. Теперь найти бы время попаять что-нибудь. #diy#life#окр

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #fp8

当前筛选 #fp8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