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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #215 · 10.02

Росатом, где я работаю, участвует в проекте под названием Rhisotope. Браконьеры очень сильно сокращают популяцию носорогов, потому что рог на чёрном рынке хорошо продаётся. Есть даже направления альтернативной медицины, основанные на порошке из рога носорога. Несколько учёных додумались вводить носорогам в рог специальный изотоп, который чуть-чуть фонит. Самому носорогу это не причиняет вреда, зато такая метка светится на сканерах в аэропортах. Уже установлено 11 000 таких сканеров. Полагается, что это осложнит перевозку рогов, а значит снизит и поток контрабанды. План у проекта пометить минимум 1000 носорогов за первые три года. Кстати, раньше людям приходилось отрезать живым носорогам рога, чтобы спасти их от убийства. Рог отрастает за 1.5 года, но с точки зрения природы даже его временное отсутствие неестественно. На мой взгляд, в дополнение к этой инициативе нужно отлавливать самих браконьеров и вводить им изотопы с более сильным излучением. #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