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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1128 · 21.07

Вопросы не задавали, и мне задать не дали. Презентацию прервали, я ушёл. Позже в коридорах уже конкретные мужики инженеры, с кем я изначально обсуждал проект, нормально высказали пожелания и дали мне ответы. А ещё упаковали с собой коробку с несколькими газоанализаторами и ПЛК к ним. В общем, настроение моё было смешанное. Вроде у нас договор, так что кинуть меня не должны были. Но вроде как начальству пофиг. Но по меньшей мере я понял, что делать нужно попроще, и после возвращения домой выпилил движок с выражениями, оставив набор выпадающих условий. А ещё подключил к настоящим устройствам и погонял дома у себя с помощью зажигалки. В итоге всё закончилось хорошо. Проект я сдал, оплату получил. Используют ли его, я не знаю, надеюсь, что хотя бы экспериментально установили кому-нибудь из клиентов на производство. Но это первый мой заказ, который включал сразу бэк, фронт, работу с железом, шифрование, формирование установочных пакетов. Короче, опыта набрал прилично. На первом фото сборка газоанализаторов у моего компьютера, на втором дашборд с графиками концентраций. #dev#gadgets

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