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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1152 · 29.09

Вернор Виндж — «Глубина в небе». Этого автора мне посоветовали очень давно, но смущали противоречивые отзывы. И, надо сказать, природа этих отзывов ясна: на самом деле первую треть книги я постоянно путался в событиях и персонажах. Возможно, это проблема перевода на русский, а, может, автор и сам так пишет, но местами сюжет идёт таким галопом, что за ним сложно поспевать. Иронично, что хронологической основой повествования является способность разумных существ безопасно ложиться в анабиоз на практически любой промежуток времени (и таким образом перескакивать его). Но с того момента, как я более менее разобрался в происходящем, стало прям очень интересно. Описана мультипланетарная цивилизация людей далёкого будущего, которая, однако, ограничена скоростью света для перемещения и передачи информации. Из-за этого разные участки человечества не имеют постоянного контакта, развиваются с разной скоростью, а многие уничтожают себя в войнах или деградируют до средневековья по другим причинам. Относительно стабильной остаётся организация торговцев-пилигримов, которые постоянно перемещаются, но из-за ограничения скорости проводят столетия в криосне на кораблях. Очень любопытно описана жизнь социума в таком флоте: разные люди из-за разной длины вахт стареют с разным темпом, пропускают большие участки в жизнях друг друга, и это накладывает свои особенности на общение. Но это просто базис местной вселенной. Сам сюжет сосредоточен вокруг попытки установки контакта с другой расой — разумных пауков, находящихся на уровне развития примерно нашей середины 20-го века. У людей при этом есть серьёзнейший внутренний конфликт между двумя группами. Повествование переходит от людей к паукам и обратно. Интересный эффект: пауки воспринимаются ближе к читателю, потому что их цивилизация похожа на известный нам реальный мир, а люди выглядят настоящими инопланетянами со своими кораблями и нестандартным обществом. Из крутых идей стоит упомянуть особый вирус, который отключает у человека амбиции, эмоции и личностные стремления, но оставляет концентрацию, профессиональные навыки и тягу к деятельности. Таких людей можно толпами сажать решать любые задачи вместо компьютеров (если точнее, то вместе с компьютерами — аналога ИИ в романе нет совсем). Вопросу о том, в какой степени это является рабством, посвящена изрядная часть рассуждений автора устами героев. Да и в остальном Виндж прям очень богат на идеи. Как будет вести себя озеро в сверхнизкой гравитации? Почему рой нанороботов, распылённых в атмосфере, кардинально меняет ведение беседы? Какими проблемами обладает компьютерная программа, которую дополняют функциями уже тысячу лет (эта тема мне особенно понравилась)? Я бы сказал, что в хорошем смысле уставал от многообразия мыслей и событий в этой книге, поэтому слушал её дольше обычного. Но, как закончил, сразу купил другой роман автора (о нём тоже будет, что рассказать). Так что советовать однозначно могу, но чтиво не назвать лёгким и развлекательным, я вас предупредил. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #speculativedecoding

当前筛选 #speculativedecoding清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8524 · 12.09.2025 г., 11:00

⚡Speculative Cascades — как ускорить работу LLM Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле. Что это такое: 🔹Каскады Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать. 🔹Спекулятивная декодировка Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов. 🟢Speculative Cascades Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество. 🔥Что показали тесты (тестили на Gemma, T5): - быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка - дешевле и качественнее, чем каскады - удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество» При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели). А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества. LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества. 🔗Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/ @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Inference#SpeculativeDecoding#Cascades#GoogleResearch