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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1105 · 27.05

Что-то свежий сезон Love. Death. Robots совсем тухлый, и оценки серий (на IMDB) говорят сами за себя: почти ни одной выше семи, большинство в районе 5-6. А кукольных RHCP аудитория вообще не оценила, что понятно. Претенденты на хотя бы минимально интересные серии: Девушка в паутине, Кот-захватчик, но не хватило ни масштаба, ни смысла (кто-нибудь понял концовку про девушку?). Комментаторы в сети пишут: «An echo of past seasons», лучше и не скажешь. И это после сезона, в котором была фантастически крутая Bad Traveling (про краба на корабле) и очень неплохие Swarm, Three Robots 2, Mason's Rats. Хотя пока до первого сезона авторы так и не могут дотянуться. И правда, тогда в 2019-м казалось, что половина сезона хороших серий это так себе показатель, но теперь уже хорошо если в сезон будет одна крутая серия и парочка хороших. Увы, несравнимо с первым, где можно прям навечно отложить в коллекцию и пересматривать Good Hunting (про лису), Aquila Rift (корабли застревают в паутине), Zima Blue (робот-художник), The Secret War (демоны на войне) и конечно совершенно восхитительную Sonnie's Edge (бои монстров, к которым люди подключаются телепатически). Пока можно сказать, что чётные сезоны авторам совсем не удаются. Но во втором хотя бы была серия про детей (очень вторичная относительно романа «Будущее» Глуховского) и серия про санту. В чётвёртом нет вообще ничего. Демки, сделанные обучающимися 3D-аниматорами, вот что это: местами красиво, но без сценария и смысла. При этом я не понимаю, почему авторы не могут взять за основу сюжеты тысяч офигенных научно-фантастических рассказов. У них что, Шекли кончился? Что-то серии про Страж-птицу я не увидел. А Азимов? Где моя «Профессия» в виде мини-серии? Не слишком понятно, кем и для кого снято то, что вышло сейчас. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #2bitq

当前筛选 #2bitq清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026 г., 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent