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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #273 · 28.03

Недавно, как вы знаете, был большой скандал со сливом данных кучи пользователей из Яндекс Еды. Самое неприятное, пожалуй, что утекли адреса людей с точностью до квартиры. У меня почти всех друзей затронуло так или иначе (и меня самого тоже). Сам слив, как говорят, был вызван саботажем изнутри на фоне последних событий. Независимо от того, какую цель преследовал злоумышленник, навредил он этим всем: адепты любой из сторон конфликта смогут воспользоваться данными для нанесения ущерба своим противникам. Вина самого Яндекса в утечке представляется мне не очень высокой. Не будет же компания проводить в своих рядах идеологическую проверку, а по её результатам увольнять и лишать доступа. Но в статьях с анализом в основном винят Яндекс за сам факт хранения данных. Видел хорошее объяснение на эту тему: штраф за утечку мизерный, а хранение данных бизнесу выгодно, это может принести прибыль в дальнейшем, даже если прямо сейчас данные не нужны. К тому же, чисто технически сложнее сделать так, чтобы правильно понимать, какие данные оставлять, а какие нет, чем просто тупо записывать всё подряд. Так что это вопрос цифр: "дешевле" хранить, чем не хранить. Другое дело, как это всё используется. Вчера заказал продукты в Лавке, и мне в заказ положили рекламную "симкарту" от Мегафона. Я не знаю, сколько стоит Мегафону одна такая реклама, возможно, очень дёшево, и поэтому за ней никак не следят. Ведь Лавке совершенно точно известно, что я и так являюсь клиентом Мегафона. Они буквально только что доставили мне этот самый заказ по моему аккаунту, где указан мегафоновский номер. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale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