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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #171 · 18.01

Если вам лень было смотреть длинный стрим Сбера в прошлый раз, то вот они тут выложили презентации отдельно. Моя презентация о том, как выбрать способ ввода в приложении. Конкретно здесь сравнивается голосовой ввод и ввод нажатиями, но есть ощущение, что шкала, которую я предлагаю, подходит и к другим вещам (например мышь vs консольный ввод с клавиатуры). Нажатие мышью на кнопку на экране в среднем быстрее, чем набор слова (особенно если учитывать время, необходимое для того, чтобы это слово вспомнить). Ещё мышь гораздо больше страхует от ошибок. Но если у вас тысяча возможных команд, вы тысячу кнопок на экран не выведите, зато набирать эти команды можно без проблем. #dev https://www.youtube.com/watch?v=sSg3m6G8hJ0

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