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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #111 · 14.12

Поставил себе дома NAS-хранилище Synology DS220+, и весьма кайфую от его удобства. Вообще, изначально я был настроен скептически к таким устройствам. Хранить много данных у себя дома мне казалось ненадёжным: сколько бы вы RAID-массивов не ставили, условный пожар в доме уничтожает весь ваш фотоархив. Но даже если хочешь хранить, купи ещё пару винтов в компьютер, делов то. Мультимедийные возможности таких приставок тоже сильно уступали отдельно стоящему компьютеру. Помню, несколько лет назад смотрел, как друг безуспешно пытается запустить там видео, закодированное редким кодеком. Однако, с появлением коптера места в облаке перестало хватать. К тому же, я подсел на стриминги, это изменило мои привычки. Можно качать отсутствующий фильм с торрентов, но я всё ещё хочу смотреть кино, сидя на диване перед телевизором. Сейчас уже ни одно устройство не записывает видео, которое невозможно было бы воспроизвести средствами NAS. А местный софт позволяет просто с телефона кинуться в специальное приложение магнет-ссылкой или торрент-файлом, и хранилище автоматически скачает фильм в нужную папку, после чего он будет доступен на всех телевизорах, телефонах и планшетах в доме, а при должной настройке ещё и из внешнего интернета. То есть да — я сижу в Москве в отеле с не слишком быстрым вайфаем, даю команду девайсу, стоящему дома в другом городе, через 5 минут 10-гигабайтное кино уже доступно мне стримом на телефон или ноутбук (дома сеть 400 мегабит). Ну и хранение. Идеально именно для сырых материалов со всяких съёмок: ценность их не критически высока, а места занимают много. Покупать для такого облако жалко, но иметь к ним доступ иногда нужно весьма неожиданно. Чем это лучше просто компьютера, настроенного определённым образом: - Устройство спроектировано специально для того, чтобы быть непрерывно включенным. - Занимает мало места. - Не шумит, не греется, пыль в себя не втягивает. - Весь нужный софт сразу из коробки, без возни, настраивается элементарно, работает отлично. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #reasonin

当前筛选 #reasonin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