Trigger warning: скрепы.
TL;DR: Я сделал механическую игрушку на российский конкурс, и это была очень сложная инженерная задача.
Несколько месяцев назад Российское Общество «Знание» объявило конкурс «Родная Игрушка»: нужно было отправить идею какой-нибудь куклы, модельки, конструктора, настолки итд, которая впоследствии может производиться в России и обладать соответствующим культурным или научным колоритом. Было подано что-то около 22 тысяч идей, я отправил две. В следующий тур вышло несколько сотен, в том числе внезапно одна из моих — заводная подводная лодка, которая плывет не вперед, как существующие заводные игрушки для ванны, а прям погружается и всплывает. Связал я это не с военными подлодками, а с научными глубоководными аппаратами, по которым у России несколько мировых рекордов. Вы знали, например, что Кэмерон брал наши глубоководные «Мир-1/2» для съемок Титаника? А еще они первыми достигли дна Северного Ледовитого Океана.
После отбора вы попадали в этап моделирования, где нужно было сделать 3D-модель, чертежи, спецификацию, описание и так далее. Здесь я уже не обошелся без помощи профессиональных 2D и 3D художников. Заказал эскизы и моделирование внешнего вида, а сам уже в Компасе дорабатывал нужные элементы для сборки.
Моделирование отсекло ещё значимый процент участников, где-то 70-80 человек в пяти категориях вышли на этап создания прототипа. И вот тут я скажу вам, сложно передать, сколько хитрых инженерных задач пришлось решить по пути. Проект оказался одним из самых сложных (и одним из самых интересных) в моей практике. Вообще, айтишнику полезно поработать с материальным миром, изобилующим погрешностями и допущениями.
Герметичность корпуса, например, испытывает противоположные воздействия при движении в среде вверх и вниз — швы, не пропускающие при погружении, начинают пропускать при всплытии. Разница в два грамма балласта на таких масштабах влияет на плавучесть очень значительно, поэтому балласт должен легко регулироваться (я остановился на двух отсеках с ружейной дробью). Мультипликатор заводного механизма пришлось перепроектировать пять раз, попутно печатая фотополимером зубчатые колеса с модулем пол миллиметра. Сделать фотополимер цветным с устойчивостью к воде — офигенно непростая задача с не самым очевидным решением: в жидкий раствор с нужным базовым оттенком подмешивается пигмент для эпоксидных смол, и только потом печатается на чуть увеличенной засветке. Сделать полностью прозрачное стекло не вышло, но и текущая частичная прозрачность получилась не сразу. Даже у жетонов был десяток итераций, чтобы они не оказались слишком тяжелыми, и чтобы металлическое ядро для захвата магнитом не было слишком далеко от стенок. Добавьте сюда подбор шага и размеров винта, сложности работы с моделью такой формы, летнюю жару, из-за которой постоянно забивался подающий механизм принтера...
Но результатом очень доволен, смотрите видео. Прямо сейчас еду в Москву на выставку игрушек, где выберут победителей, чьи проекты запустят в тираж уже на настоящем производстве.
#gadgets#diy#hobby
✔️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