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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #147 · 9.01

Закончил собирать самое крутое LEGO Technic в своей жизни — подаренную друзьями Lamborghini Sean 42115. Модель выделяется даже из серии Лего для взрослых: крутая премиальная коробка в стиле настоящего автомобиля, дизайн с запредельным даже для Лего уровнем детализации и повторения контуров, очень много дополнительной информации о Sean в инструкции, а ещё каждый набор снабжён уникальным номером под капотом, похожим на VIN, по которому можно оставить на сайте Лего отзыв и свои впечатления. Сборка заняла даже у меня несколько дней: внутри полноценная многоступенчатая коробка передач (она соединяет полноприводные колёса с механическим муляжом V12-двигателя), фирменные ламбо-двери с открытием вверх, изменяемая степень подъёма антикрыла, рабочая подвеска и внушительный размер — 60 сантиметров в длину. Я давний фанат дизайна Lamborghini. Мне нравится бескомпромиссная и узнаваемая форма, нравится смелость делать что-то непохожее на обычные автомобили. Даже среди суперкаров эти машины выглядят, как гости из будущего. Вряд ли когда-либо в жизни я смогу купить себе настоящую, но иметь такой проработанный и качественный экземпляр на полке очень круто. Спасибо друзьям за подарок :) #life

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