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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1028 · 8.10

В Телеграме есть функция "Похожие каналы". Не знаю, как платформа оценивает похожесть, но, думаю, что это комбинированная метрика из подписчиков и ключевых слов. Так вот, тёзка Denull сделал прикольный кластеризатор каналов. Я просканировал свой канал на глубину 3 и обозначил кластеры. Какие интересные выводы из этого можно сделать: 1. Каналов про айти так много (возможно именно в ближайших к моему, но я думаю, что и в целом), что они, в свою очередь, тоже делятся на выраженные кластеры: мобилки, фронт, дизайн и т.д. 2. Больше всего айтишных каналов про ML. Это очень модно. 3. Канал ровно на серединке между "Мобильной разработкой" и "Компьютерной безопасностью" — это канал про компьютерную безопасность в мобильной разработке! Прикольно. 4. Каналы со всякими новостями практически неотделимы от каналов с политикой. 5. Если якобы тематический канал находится очень близко к кластеру "Новости и политика", то, вероятно, этот канал часто постит нетематический ширпотребный мусор для разгона трафика. То есть, я бы на такие не подписывался. 6. Вообще нет кластера по настолкам. Похоже, эта тема довольно слабо освещается в блогах. 7. Стартапы и инвестиции находятся где-то между политикой и машинным обучением. Неспроста. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12.11.2025 г., 13:03

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel