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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1067 · 3.02

Вот вам ещё ОКР-контент. Понял, что стол в мастерской очень быстро заваливается вещами, которые, вроде как, нужны под рукой, поэтому прятать их в ящик неудобно. Сначала решил купить для упорядочивания канцелярский органайзер, но очень быстро уперся в недостаточную гибкость и неподходящие размеры как самих органайзеров, так и ячеек в них. В этом проекте попробовал две новые для себя фишки 3D-печати: длинные мосты и разглаживание. Чисто формально каждый новый слой при печати должен лежать на предыдущем. Если геометрия модели не подходит для этого, то печатается поддержка: специальная искусственная хрупкая башенка от стола до того места, где у детали нависание. Но если у нависания с двух сторон есть опорная часть детали, то настоящая физика нередко позволяет нам протянуть ниточку пластика прямо по воздуху горизонтально без поддержек. Это называется мостом. Нить охлаждается и твердеет сразу в процессе вытягивания, что чисто в теории не даёт ей провиснуть. У меня мостами сделаны ниши для выдвижных ящичков: поддержки там потребовались на ребре и небольшая полоска по центру. Качество поверхности так себе, но геометрия сохранилась, что и нужно было. Получилось, правда, со второго раза. Этот манёвр (неудачная попытка) стоил мне половину катушки. Но всё равно рекомендую. Разглаживание — специальная механика, с помощью которой горящее сопло водит по поверхности и размазывает пластик, из-за чего поверхность становится чуть более плоской и глянцевой. Я пробовал такой метод для улучшения прозрачности стенок ящичков, но, к сожалению, эффекта это не дало. Полагаю, что более прозрачные крышки можно было бы напечатать только на стекле. И ещё из-за разглаживания пластик забил термобарьер, так что пришлось впервые разбирать голову у нового принтера, благо, это делается не слишком сложно. Но всё равно не рекомендую. #life#diy#окр

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale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