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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1222 · 16.03

Возникла задача — в коробке для елочных игрушек сделать секции, чтобы эти игрушки разложить. Понятно, что всегда можно было купить картона и заколхозить просто ножницами. Но тут заиграл спортивно-инженерный интерес — а получится ли у меня придумать систему, которая из одинаковых деталей позволит собирать секции под коробки разных размеров? Почему одинаковых — потому что коробки в основном больше области печати принтера, а, значит, секции должны быть модульными. А самый идеальный вариант модуля это такой, который не ставит вопрос, сколько каких модулей печатать. Ты делаешь просто кучу одинаковых и собираешь из них нужное. Мне нравится, как вышло. И можно разобрать и переделать на другие коробки. Уже два уровня таких напечатал. #diy@clockstackwheels

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