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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #293 · 8.04

Традиционно считается, что кошки и другие питомцы снимают стресс в тот момент, когда вы, например, гладите их. Но по моему опыту этот эффект куда шире. Для меня кот — это постоянный источник положительных эмоций. Каждый раз, когда он хотя бы немного попадает в поле зрения, мгновенно возникает желание его тискать. Даже если ты по факту этого не делаешь, в каком-то отделе мозга просыпаются воспоминания о том, какой он мягкий и приятный. С котом связано много цепочек в голове, которые как раз и приводят к всплеску положительных эмоций. Поскольку я работаю из дома, в среднем кот попадается мне на глаза десятки раз в день. Если считать, что положительные эмоции как-то полезно влияют на наше здоровье, то это даже с чисто прагматической точки зрения было одно из лучших приобретений за все последние годы. Очень жаль людей с аллергиями. У меня тоже аллергия, но слабая, и пропадающая на конкретных животных при длительном воздействии. В гостях меня может прихватить, особенно, если животных у хозяев несколько. Но дома проблем нет вообще. Я думаю, владение питомцем по влиянию на здоровье сопоставимо с умеренными занятиями спортом или с отказом от какой-нибудь вредной привычки. #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