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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1039 · 15.11

Дуров у себя в канале опубликовал пост о том, что некое приложение, созданное любителем за два дня, заработало $500 тысяч сразу со старта (в сети пишут что речь про Memhash — обычный idle-криптоскам, просто в тематике майнинга, еще и с платным входом). This is the power of hard work, determination, and the Telegram mini app platform! пишет нам Павел. Оставим в стороне очевиднейшую ошибку выжившего. Основная ирония в том, что двумя постами выше Дуров критикует употребление алкоголя, рассказывает о том, что сам не пил 20 лет, и что нужно хранить своё ментальное здоровье, и только тогда добьёшься экстраординарных результатов. При этом вся активная платформа миниприложений в Телеграме не только оказалась очень благодатной почвой для роста скам-кликеров, но это направление ещё и всячески поддерживается администрацией. Мобильный игровой мир и так проклят. Вместо того, чтобы у нас в топах популярных игр на телефонах были вещи типа Slay the Spire и Into the Breach, мы получили засилье мобильных наркотиков — то есть «игр» без настоящего принятия решений, зато с большим количеством аддиктивных механик, имеющих точно такое же воздействие на психику и создающих точно такие же зависимости, как алкоголь и курение. Телеграм сделал ещё хуже: пользуясь слабой регуляцией криптовалют, он вмешал сюда гэмблинг и лохотроны, которые уже включают по природе своей механизмы для обхода критической защиты у людей в мозгах. Это не только кратно увеличило «подсаживание» хомяков на хомяка, но ещё и добавило чисто материального вреда для зависимых. Так что сначала критикуешь алкоголь и ругаешь общество за деструктивные ритуалы, а потом хвалишь «беспроигрышную лотерею», один только вход в которую стоит $100, потому что часть этих денег идёт тебе. Концептуально Дуров сейчас — наркобарон. #web

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