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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #259 · 17.03

Позавчера начался крутой замес на GitHub, и вчера продолжался весь день. Есть такая очень популярная JS-библиотека Vue. Реально миллионы проектов в мире её юзают. У неё есть консольная утилита vue/cli, у которой несколько зависимостей. И автор одной из таких зависимостей встроил к себе в пакет код со скриншота. Там с помощью кодирования по принципу Base64 скрыто намерение проверить IP-адрес пользователя, и, если он из России или Беларуси, то стереть все файлы у него на компьютере, заменив их содержимое на символ ❤️. Такой вот протест. Сообщество довольно быстро это обнаружило. И — я редко видел такое единение душ — китайцы, американцы, турки, даже, кажется, один немец — куча иностранцев закидала этого разработчика ссаными тряпками (сам он из США). Все его попытки оправдаться заминусили, отправили жалобу в npm и оперативно удалили пакет, а самого автора обозначали не заслуживающим доверия. Вообще, open-source разработка это коммунизм. И люди, которые ей занимаются, нередко придерживаются космополитических и до некоторой степени анархических взглядов. Среди них есть противники государств в целом, как способа организации общества, и у них очень хорошие (хотя и несколько наивные) аргументы на этот счёт. Ну и они совершенно точно умеют отделять действия властей от действий и решений обычных граждан. А ещё разработчики в основном довольно умные люди, с логикой и критическим мышлением. Почему-то никто из американцев не испугался, что у репозитория ухудшится репутация за отказ саботировать русских. Даже наоборот: они резко критиковали деструктивные по отношению к обычным пользователям действия и заканселили чувака, который эти действия предпринял. То есть делали совершенно не то, что делают корпорации и крупные руководители в тех же странах. Представьте себе: обычные люди думают не так и хотят делать не то, что руководители. Кто бы мог подумать. #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