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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #279 · 2.04

Ухожу потихоньку с платных западных сервисов. Написал в три компании, Google Cloud, DigitalOcean и GitHub, везде я отключил или перевел в бесплатные свои аккаунты, но везде оставался долг. Сообщение было примерно такое (на английском): «Привет, я из России. Не могу оплатить из-за ограничений платежных систем. Я уже отключил все платные функции, однако, я должен вам столько-то за последний месяц и хочу заплатить. Какие мои действия?» Мои ожидания: они либо напишут «Ок, вот инструкция, как заплатить», либо напишут «Ок, можешь не платить». GitHub: «Ок, можешь не платить» DigitalOcean: «Вот тебе 60 дней на самостоятельные поиски способа оплаты, обязательно найди способ сам и оплати» Google: «Мы понимаем, что ты не можешь заплатить. Но ты нам должен. Но не можешь. Ничего с этим не можем сделать тоже. Спасибо за обращение» Ну то есть в Гугле даже не уточнили, даётся ли отсрочка, заблочат ли мой аккаунт навсегда итд, они по сути просто повторили факты из моего вопроса: в России заплатить нельзя. Хотя из этих трёх компаний только они выставляли счёт в рублях. Ну ладно, не хотят, фиг с ними. #web

Hashtags

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