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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #322 · 2.05

Во "внешнем" обществе отношение к мотоциклистам разное. Есть, например, стереотип, что якобы мотоциклисты в основном сумасшедшие лихачи на спортбайках, от которых покоя нет ни водителям на дорогах, ни мирно спящим в своих домах обычным людям. Варламов, например, записывал об этом очень истеричное видео, и некоторые его подписчики в комментариях поддержали подобное невежество. Чтобы развеять это заблужение, не обязательно быть внутри тусовки. Достаточно, например, посмотреть на открытие сезона, и прикинуть соотношение разных классов. Я уже когда-то писал, что, если в мире автомобилей спорткар это очень дорогой символ элиты, то в мире мотоциклов наоборот: спортбайки и стоят дешевле почти всех остальных классов, и отношение к ним неоднозначное даже со стороны самих представителей мото-движения. В целом же по открытию хорошо видно, что большинство райдеров — на классиках, круизерах, чопперах. И это в основном довольно взрослые люди, не шпана. Вы очень редко увидите такого человека, неадекватно перестраивающегося в плотном потоке. Но впечатление, к сожалению, создаётся именно на основе тех, кого больше всего заметно, и кто запоминается с какой-то негативной раздражающей стороны. Ещё много людей на туристах, это прикольно. У меня самого давняя мечта попутешествовать на мотоцикле. Но раньше на это не было денег, а сейчас нет времени. Самые дальние мои поездки это Оредеж и Карелия. Может, на пенсии получится подальше. Видимо поэтому, кстати, среди байкеров немало мужчин в возрасте. Я второй раз в колонне (именно на открытие), и второй раз очень приятно осознавать, что ты не фрик какой-то, а вполне себе часть огромной субкультуры. Ну либо это субкультура фриков, но так на самом деле про любую можно сказать: от рокеров до футбольных фанатов. Это же тоже форма религии со своими ритуалами и внутренними правилами. Впрочем, в каких-то мотосообществах я обычно не участвую — там прям очень радикальные энтузиасты, которые этим болеют. А я не болею, так, для удовольствия катаюсь: это хоть и важная, но далеко не определяющая часть моей жизни. #moto#hobby

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #2bitq

当前筛选 #2bitq清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026 г., 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent