Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #261 · 19.03

#урбанист_купил_автомобиль, часть 3 (предыдущие: часть 1, часть 2). Первые два поста по теме были об урбанистике и проблемах автомобилизации городов. Но этот текст скорее про выбор гика. Расскажу, что за автомобиль, и почему такой. Исходные данные: работаю удаленно, и ездить на работу не нужно (впрочем, я считаю, надо делать всё возможное, чтобы не пришлось ездить на работу на автомобиле). Однако, живу далеко от метро + дача там, куда не ходит общественный транспорт. Так что автомобиль нужен для коротких поездок по району, для поездок на дачу и для поездок по КАД/ЗСД, перевозки вещей и семьи. При бесконечных деньгах, кажется, выбор гиков в пользу какой-нибудь Tesla X очевиден. Ну и ещё в добавок к ней дом с гаражом, где можно заряжать. При конечных деньгах (в моем случае ~2.5млн по старым ценам) пространство сужается. Выделил для себя три главных критерия: 1. Практичность для города и ближайшего пригорода, возможность перевозки вещей. Поэтому рассматривал только кроссоверы и внедорожники. Кстати, кто покупает в Питере седаны с низкой посадкой, можете парой слов обосновать этот выбор? Кажется, плюсов никаких, зато застрять в ледяной яме более чем вероятно. 2. Эмоции. Некоторые друзья автолюбители смеялись над этим пунктом. Но по мне так любая вещь должна обладать эмоциональной составляющей. Чтобы тебе кайфово было на неё смотреть и ей пользоваться. Поэтому я рассматривал только автомобили с интересным внешним видом, не слишком банальным цветом, и особенно с крутым интересным дизайном салона. Странно садиться в автомобиль и смотреть на убогие древнего вида приборы, миллион бестолковых кнопок и в целом унылый интерьер. Должно быть кайфово, а для гика кайф это хайтек. И ещё изрядно эмоций добавляет панорамная крыша, так что я тоже поставил это себе в список пожеланий. 3. Технологии. От современного автомобиля не только само по себе разумно ожидать некоторой технологической начинки, но она ещё и хорошо помогает новичку с небольшим фактическим опытом, как я. Так что только автомат. Адаптивный круиз-контроль. Радары и парктроники по периметру, камера заднего вида. В итоге получилось даже круче, чем я рассчитывал в эту цену, но о некоторых особенно прикольных технофишках я расскажу потом в других постах. В общем, с этими критериями и ценой я прошёлся по каталогам всех производителей, кто возит (возил :'( ) в Россию. Не скажу, что ассортимент меня ошеломил. Кажется, по-настоящему большое пространство выбора есть только за большие деньги, от 5млн (по старым ценам) и выше. Но внезапно самое интересное для меня решение нашлось у французов: Peugeout 2008 и 3008. Последний меньше понравился по дизайну, а в хорошей комплектации выходил за пределы ценовых рамок, так что я и остановился на 2008, самая топовая комплектация 2022 года (да, путаница из-за того, что модель называется как год). Интересный не слишком банальный дизайн. Не спорткар, конечно, но и не стариковская телега. Дизайн даже выиграл в каком-то европейском конкурсе. Довольно экономичный двигатель, 150 сил, но объём всего 1.2, мощность достигается за счёт турбины и электроники. Очень крутой высокотехнологичный салон. Много электронных наворотов: всё, что я хотел, плюс ещё пачка, об этом потом расскажу. В конце-концов, автомобиль в наше время это тоже гаджет. Из недостатков пришлось пожертвовать полным приводом, тут только передний. Варианты с полным у других производителей не дотягивали сразу по ряду критериев. Впрочем, мне говорили, что на кроссоверах полный привод всё равно ненастоящий. А полный внедорожник очень уж дорого, да и большой по размерам для города. Но мне очень нравится. Накатал 500 км, изучаю. И, конечно, кайфую каждый раз, когда спускаюсь в паркинг и когда сажусь в салон. Эмоции наше всё. #gadgets

Hashtags

#урбанист_купил_автомобиль #gadgets

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #stepfunai

当前筛选 #stepfunai清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9479 · 06.02.2026 г., 10:45

Намери подобни Прегледай

⚡️Step 3.5 Flash: модель с гибридной архитектурой внимания и скоростью до 350 т/сек. StepFun выпустили Step 3.5 Flash - очень интересную MoE-модель на 196 млрд. общих и 11 активных параметров. Авторы заявляют сумасшедшую скорость до 300 токенов в секунду, а на задачах с кодом она, якобы, разгоняется до 350. Для модели такого уровня это очень бодро. 🟡Внутри накрутили много всего. Вместо стандартного механизма внимания использовали гибридную схему: один слой полного внимания на 3 слоя скользящего окна, что позволило запихнуть в модель контекст на 256 тыс. токенов и при этом не забивать память до отказа. В обучении использовали алгоритм MIS-PO, который помог решить проблему с потерей нити в длинных CoT, н просто отсекает варианты, которые слишком сильно уходят в сторону от логики. Модель, как стало модно сейчас, затачивали под автономных агентов. Она умеет пользоваться десятком инструментов одновременно. В режиме Deep Research модель сама гуглит, планирует этапы и пишет отчеты размером до 10 тысяч слов. Если нужно прогнать через модель тяжелый репозиторий с кодом, она справляется без тормозов, которые обычно возникают при работе с объемными текстами. Завезли даже сценарии гибридного взаимодействия: это когда сервер планирует задачу, а локальная модель исполняет ее прямо на устройстве, например, управляя приложениями в смартфоне. 🟡Бенчмарки Step 3.5 Flash набрала 97,3 на тесте AIME 2025 (и это голый ризонинг, без сторонних калькуляторов). Если же дать ей доступ к Python, результат взлетает до 99,8. На кодовых бенчмарках цифры тоже выглядят красиво: в SWE-bench она выдает 74,4%, а на Terminal-Bench 2.0 - 51.0%. Конечно, по плотности упаковки знаний Step 3.5 Flash пока уступает Gemini 3.0 Pro, но сам факт, что она доступна для локального использования и тестов через API, радует. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Модель 🟡Demo 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#StepFunAI

Hashtags

#ai #ml #llm #stepfunai

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9447 · 29.01.2026 г., 16:04

Намери подобни Прегледай

🌟Step3-VL-10B: VLM от stepfun.ai. Пока индустрия одержима гигантоманией и соревнуется, у кого больше параметров, Stepfun решили пойти против течения. Встречайте, Step3-VL-10B - компактная VL-модель, которая по заявлениям разработчиков не просто конкурирует, а буквально уделывает модели в 10–20 раз тяжелее, включая таких титанов, как Gemini 2.5 Pro и GLM-4.6V. Звучит как маркетинговый хайп, но под капотом есть интересные инженерные решения, хоть и с хитринкой. 🟡Архитектура Конструкция из кастомного визуального PE-lang энкодера на 1.8B параметров и Qwen3-8B (что уже половина успеха, учитывая мощь Qwen) в качестве декодера. В отличие от многих, кто замораживает визуальную часть, Stepfun разморозили все и тренировали модель в один прогон на 1,2 трлн. токенов. Это позволило визуальной и языковой частям модели не просто сосуществовать, а реально срастись и притереться друг к другу. После этого модель прогнали через адский RL-цикл (RLVR+RLHF) на 1400+ итераций, чтобы модель научилась жестко ризонить. 🟡Тесты В бенчмарках цифры действительно страшные (в хорошем смысле) для такого размера: 🟢MMMU: 78.11 (SeRe) / 80.11 (PaCoRe). 🟢MathVista: 83.97 🟢AIME 2025: 87.66 (SeRe) / 94.43 (PaCoRe) 🟢OCRBench: 86.75 (отлично читает документы). Для сравнения: GLM-4.6V на 106B выдает на MMMU только 75.20. Инженерная хитринка кроется в методологии тестирования. Видите в результатах тестов пометку PaCoRe? PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning): Чтобы получить топовые цифры, модель использует test-time compute. Она запускает 16 параллельных роллаутов, собирает доказательства из разных веток и синтезирует ответ. На инференсе это будет стоить вам в 16 раз "дороже" по ресурсам, чем обычный прогон. В стандартном режиме (SeRe) модель все еще хороша, но уже не выглядит как "убийца всех топов". Кстати, Stepfun честно признались, что в отчетах накосячили с бенчмарками конкурента Qwen3VL-8B из-за неверного max_tokens. Извинились, обещают пересчитать. Это добавляет доверия, но напоминает, что бенчмарки - дело тонкое. В общем, модель - отличный кандидат для локального использования: есть OpenAI-compatible API и vLLM поддерживается (PR вмержили). ⚠️ Если модель зацикливается при генерации - обновите конфиг, там был баг с eos_token_id, который уже пофиксили. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#STEP3#StepFunAI

Hashtags

#ai #ml #vlm #step3 #stepfunai