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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1077 · 22.02

Освоил тут OpenSCAD, и есть в этой простоте что-то приятное, конечно. Помню, когда первый раз его открыл, подумал, зачем мучиться со всякой математикой и преобразованиями простых фигур, когда можно мышкой в Компасе нарисовать проще и не хуже. Но вот понадобилось массово генерировать похожие модельки с разными размерами, и тут конечно ни Компас ни платный заморский софт ничего хорошего не предлагает. Пришлось углубиться в преобразования простых фигур, и даже понравилось. Ничего лишнего: шар, цилиндр, куб, булевы операции, изменение пропорций. Ну есть еще всякие фишки типа суммы Минковского, но всё равно это почти разговор со стереометрией тет-а-тет. На видео пробный шар по одной моей идее, буду развивать. #diy#hobby#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