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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1192 · 24.12

А вот топы публикаций на Хабре за год, например. Рейтинг В топе по рейтингу характерно в основном UGC, и там либо очень болезненные нетехнические темы (моя про собесы, ниже про ИИ и ненормальность), либо очень интересно написанные технические. Прикольно, что топ-2 статья про 2ГИС, где я теперь работаю, и этим событием заканчивается моя статья выше про собесы. Можно читать сверху вниз, сквозной сюжет. Но про 2ГИС не моя, была ещё раньше: статья о фейковых отзывах, очень годная, вроде как наши сразу взяли в работу, как она появилась. И не могу не заметить топ-6 статью, где автор рассказывает, как его задолбала ИИ-истерия везде, и в айти особенно. Просмотры В топе по просмотрам хайповая фигня, куда либо компании льют траффик (ИИ), либо просто приходят залётные юзеры из поиска (про вотсап). Там вообще почти весь топ это вотсап и макс, скукота. Комментарии Ожидаемо политота и холиварные топики. Полит-срачи вообще очень затягивающая штука, я попадаю в них чаще, чем хотелось бы, к сожалению. И я прям иногда по рукам себя бью, чтобы не писать политически окрашенные посты в этот блог, даже если тема кажется мне прям супер однозначной и не допускающей никакой дискуссии. В целом на Хабр оказывается написали 50к материалов за год (новости + статьи). Многие дублируют туда свои личные телеграм-каналы или вообще постят любой медиа-мусор пачками. Но даже с учётом этого 50к это прям очень много. #web@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels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