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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1085 · 10.04

Вышел трейлер «Киллербота» по серии книг, о которой я вам рассказывал. Выглядит прямо очень многообещающе. Apple TV+ весьма неоднозначный стриминг, потому что часть вещей он сильно испоганил по сравнению с первоисточником (например, «Основание», о чём я тоже писал), а часть вещей вышли превосходными («Silo» очень хорош, хотя, говорят, что книги ещё на голову круче, у меня уже в очереди на прочтение). В «Киллерботе», как в продукте современной западной писательницы, и так хватает повестки и порой странноватого юмора и странноватых же намёков (возьмём взаимоотношения главного героя с кораблём, например). Так что Apple TV+ не смогут сделать что-то сильно хуже за счёт woke-надстроек — в этом смысле современный роман устойчивее к издевательствам, чем классический труд Азимова полувековой давности. А всё остальное Apple делает хорошо: дорого, со вкусом, с хорошей постановкой. Ждём выхода 16-го мая, в общем. #fiction https://www.youtube.com/watch?v=vEioDeOiqEs

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