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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1073 · 12.02

Во втором сезоне «Игры в кальмара» показано ещё больше дворовых южнокорейских игр, о которых я раньше не слышал. Но, похоже, что любому местному это всё хорошо знакомо, а персонажи обсуждали там, как они играли в это в детстве. Интересно, что такие вещи, по-видимому, не особо проникают в чужие культуры. Я нашёл только три знакомых механики: первая игра с куклой это наше «Море волнуется раз»; игра с каруселью это наша игра с беготнёй вокруг стульев, которых меньше на один, чем игроков; а набивание какой-то мягкой фигни на ноге это «сокс» :) Пофантазировал о том, как бы мог выглядеть такой сериал на основе нашей русской традиции дворовых игр. Называлось бы «Игра в квадрат». «Вышибалы» — игроки бегают между двумя рядами ведущих. У ведущих мячи с взрывчаткой, попадание убивает игрока. «Земельки» — если игрок теряет свою землю, его сдавливают стенками пропорционально оставшейся площади. «Жмурки» — у ведущего шприц с ядом, если догнал, то игроку конец. «Классики» — над пропастью с лавой. «Резиночки» — провода под напряжением. и так далее. Финал, собственно, игра в квадрат. Кто пропускает мяч, того убивают, квадрат превращается в треугольник, потом в прямоугольник. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin