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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1065 · 23.01

Вернулся в фотополимерную печать, и сразу с болью вспомнил, как много там возни. Да, детализация получается такая, что лучшим FDM не снилась, но всё-таки важнейший недостаток в том, что о возникновении проблемы при печати становится известно только к её середине, когда моделька уже на какую-то высоту покажется из жидкости. Из-за этого на тесты уходит и дорогой полимер и время. Тем более, после неудачи нередко нужно целиком сливать резину, очищать плёнку, всё мыть и так далее. Впрочем, за прошедшие годы это направление развилось. Фотополимер стал дешевле и, что самое главное, появились водосмываемые варианты. Если раньше приходилось вонять дорогим и сложным к добыче изопропанолом, но сейчас тёплая водичка, доступная в любых количествах, решает проблему отмывки. Хотя сам полимер тоже сильно воняет. Появились версии без запаха, но они-то как раз спиртосмываемые. Короче, почти неделю я бился с засветкой, менял настройки и расположение детали. То отвалится с поддержек, то слои смещаются, то к плёнке прилипнет. А оказалось всё просто: проблема механики. Рельса стала люфтить, пришлось разбирать её и натягивать эксцентрик. Никогда не стоит забывать проверять все аспекты. Если устройство состоит из химии и механики, то стоит учитывать возможный косяк и там и там. Увидел, что в какой-то момент в моей мастерской одновременно работало два принтера. Да у меня же... принт-ферма! #gadgets

Hashtags

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