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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1187 · 11.12

Последние месяцы у меня прямо заметное количество человек в Телеграме стали постить сторисы, хотя раньше эти люди обитали в публичном поле исключительно в Инсте. Сторисы, конечно, ужасный формат, и их существование — великое горе для человечества. Но вот появление Инстаграм-инфицированных людей в публичном пространстве Телеги это хороший признак — Инста, по-видимому, перестаёт давать нужный отклик аудитории в России. Возможно, ещё не всё потеряно. Что касается остальных блокировок, то наконец-то родительские чатики, сообщества домов и общение с арендодателями квартиры вылезут из Вотсапа (хотя у меня удалён уже много лет). Природа очистится. Ну и хочу прокомментировать новый закон из Австралии, где запретили соцсети подросткам до 16 лет. Давайте так: соцсети это современный цифровой алкоголь. Его можно уметь употреблять в меру, абсолютное большинство людей так и делает. А детям мы запрещаем его, потому что более менее сошлись в оценке их способности к самоконтролю и взвешенным ответственным решениям. То есть направление мысли понятно, и оно даже отзывается во мне. Хотя я бы может поставил 14 лет. Но совершенно непонятно: 1. Как вообще технически реализовать выполнение этого закона, если устанавливать VPN современные дети учатся раньше, чем читать? 2. Что мешает получать всё то же самое из источников, формально не являющихся соцсетями? Например, в групповых чатиках в мессенджерах (в том числе в официальных школьных мессенджерах, допустим). #web@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale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