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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1229 · 10.04

Среди частых ошибок малограмотных людей отдельно меня раздражает «телеграмм». Телеграмммм, блин. А раздражает меня это потому, что для недопущения такой ошибки достаточно иметь чувство языка и какую-то очень поверхностную начитанность. «-грам» с одной «м» это просто транслитерация английского «-gram», и в русском нет особой практики использования такого суффикса. А там, где используется именно перевод, суффикс превращается в «-грамма» с тем же самым значением («писать», «записывать»): кардиограмма, эпиграмма, голограмма. В английском это, соответственно, cardiogram, epigram, hologram. То есть вторая «м» может появиться (в нормальной форме) ТОЛЬКО с «а» после неё и никак иначе. Когда я вижу, как кто-то жалуется, что «Телеграмм заблокирован», я хочу этому человеку заблокировать весь интернет и запереть его в библиотеке. Потому что ещё больше коротких вертикальных видео явно пользы не принесут. #life

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