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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1237 · преди 28 дни

В 2023 году мы с коллегой сделали доклад на DotNext по DDD и архитектуре систем. И там, в числе прочего, показали, что устройство сложного проекта, спроектированного по определённым правилам, может иметь фрактальную структуру. Но мысль эту особо не развивали. В 2024 году Влад Хононов — автор одной из самых известных книг по DDD — сделал доклад на DotNext по теме «Фрактальная геометрия в проектировании систем». Разумеется, он никаким образом на нашу идею не опирался, а работал над своей системой уже несколько лет к моменту доклада. У него там прям интересные научные обоснования, более серьёзный теоретический фундамент с введением новых понятий и принципов. Но факт близости хода мысли приятен. Типа, мы с коллегой делали систему, которая показала те же свойства, что и системы крутого эксперта в архитектуре. Прям рекомендую доклад по второй ссылке всем, кто работает в компаниях, где по какому-то странному недосмотру есть архитектура, борьба с техдолгом и попытки не допустить превращения кода в лапшу с высоким зацеплением. #dev@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