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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #232 · 24.02

Американский философ и когнитивист Дэниел Деннет одним из первых приравнял религию и вирус. Я уже об этом как-то рассказывал: вирус это неодушевлённая конструкция, которая сбивает работу поражённой системы так, чтобы: 1. Нарушать естественные функции этой системы 2. Способствовать самораспространению Нельзя сказать, что вирус думает или что-то делает специально. У него нет концепции зла и агрессии. Это просто механизм, который -- чаще всего из-за случайного совпадения обстоятельств -- способствует разрушению и копированию. Представьте, что вы подбрасываете в воздух детали от Лего, и они по каким-то странным законам при падении соединяются в случайную конструкцию. Вы делаете это очень много раз, вариантов конструкций тоже очень много. В какой-то момент среди прочих конструкций получается робот, который собирает из окружающих его деталей свои копии. Но при этом остальные конструкции он ломает, нарушая их функции. Очевидно, довольно быстро такие роботы потратят всё доступное Лего на себя, и давать им новое Лего будет опасно. Так вот, религия работает по такому же принципу, только её средой выполнения являются не клетки с белками, а когнитивные функции. Она изменяет механизм функционирования разума так, чтобы сбивать некоторые естественные свойства (например, критическое мышление, запрос на эмпирические подтверждения и так далее). Но при этом религиозные люди нередко занимаются активным распространением своих взглядов и обращением еретиков. То есть, другими словами, механизм религии в их мозгу распространяет себя на другие мозги. Как вирус. В широком смысле идеология это тоже религия. У нас нет сведений относительно всех без исключения нюансов существования мира, мы строим себе базовую основу, а затем прямо на неё навешиваем результаты наблюдений. Например, я верю в урбанистику, моя базовая основа это логика в урбанистической теории, статистика из других городов, плюс мои личные ощущения комфорта/дискомфорта, а на неё я уже навешиваю, допустим, отсутствие ненависти к электросамокатам. К сожалению, иногда сам базис идеологии заражён. Это может приводить к тому, что человек даже на самые чудовищные события выдумывает оправдательные объяснения, которые идеологию выгораживают. Я уверен, в стране не сотни и даже не тысячи, а куда больше людей, которые смотрят телевизор, верят пропаганде и объясняют себе сегодняшние события каким-то оправдывающим образом. Например, у меня есть гипотеза, почему старшее поколение может так сильно вестись на откровенно нелепую пропаганду: сознание уже пережило крах идеологии в 91 году и защищается от того, чтобы пережить его снова. Звучит парадоксально: люди уже совершенно точно знают, что по телевизору могут десятилетиями лгать и выдавать ложную картину действительности, и именно из-за этого эти же люди не видят сейчас того же самого. Воспринимайте это как форму болезни. Постарайтесь не ссориться со своими друзьями и близкими. Они могут быть глубоко не правы, а их неправота -- часть общей проблемы, которая привела к сегодняшнему дню. Но они не понимают. Функции их сознания отключены или искажены вирусом пропаганды в комбинации с личными страхами. Их не убедит курс доллара, записи о гибели людей, потеря работы. Даже новая волна пустых полок в магазинах не убедит. Даже понимание того, что их дети уже живут в мире, где возможна война. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #2bitq

当前筛选 #2bitq清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026 г., 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent