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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #241 · 5.03

Лигатура — это символ в типографике, образованный слиянием двух (или более) других символов. Например, в скандинавских языках есть символ Æ — он хранится и печатается как один символ, неразрывно, но, очевидно, образован совмещением букв A и E. В программировании тоже есть лигатуры. Если у вас мощная среда разработки и подходящий шрифт, то вы, как правило, можете их включить. И тогда ваш текстовый редактор будет отображать некоторые парные и тройные символы, как один. Например, последовательность -> может превратиться в символ →. Это нужно только для отображения, на содержимое настоящего текстового файла настройка никак не влияет, потому что компилятор или интерпретатор языка ждёт именно ->. Я категорический сторонник использования лигатур в IDE. Если вы никогда не пробовали, рекомендую включить и поработать с ними несколько дней, а может даже недель. Посмотрите на две конструкции ниже. Символы => и <= очень похожи между собой визуально, но при этом их суть принципиально разная. Включение лигатур позволяет отразить эту суть и избежать некоторых возможных ошибок (например, путаницу между >= и =>). #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin