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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #237 · 1.03

У меня тут три дня скачет давление, и я пользуюсь новым электронным тонометром. Это прибор размером чуть больше пачки сигарет, крепится на запястье и питается от пары ААА батареек. Он полностью автоматический: надел, нажал одну кнопку, всё. Моё поколение застало, как измеряли давление наши родители: манжета на плечо, которую не всегда легко затянуть одной рукой. Необходимость вручную накачать её грушей, а усилие для этого требуется немаленькое — удивительно, как бабушки справлялись. Затем нужно правильно закрепить головку стетоскопа на сгибе локтя. И слушать, параллельно следя за аналоговой стрелкой и стравливая воздух в нужном темпе. Технологии в этом отношении сделали гигантский шаг в плане удобства. Хотя ничего принципиально магического в современном тонометре нет: и электрический компрессор и возможность прибором определить сердцебиение были и раньше. Но развитие вот таких бытовых вещей в целом идёт по пути автоматизации и уменьшения размеров. Можно попредставлять, какая техника сейчас не слишком удобна, и куда её будут улучшать. Хотя, конечно, где-нибудь в пределе ТРИЗ намекает нам о том, что решать задачу нужно совсем иначе — например, собрать человеку новое тело, вообще не нуждающееся в измерении давления. Но это уже другая история. #gadgets#life

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