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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #334 · 4.05

Сегодня день Звездных Войн. Из-за того, что дата May the 4th читается так же, как начало фразы May the force (be with you), которую герои этой вселенной говорят друг другу. Для меня любовь фанатов к 4-6 фильмам и не слишком хорошее принятие ими, например, первого, вышедшего спустя столько лет — это заметное проявление мировой несправедливости. Старые эпизоды более наивные и детские по сюжету, в них больше логических проблем, на порядок хуже поставлены бои (а точнее, вообще никак), и, конечно, они не могут сравниться с более новыми фильмами по эффектам и графике. Да, для своего времени это крутое и прорывное кино, но и первый эпизод для его времени был очень даже на уровне. Так что в основном впечатления фанатов складываются из того факта, что при выходе четвёртого эпизода им всем было по 10 лет, и их детские эмоции при просмотре были значительно более яркими. А я первым в своей жизни увидел именно первый фильм, так что именно он сформировал в итоге впечатление о франшизе. При всех своих недостатках вселенная очень самобытна, и, думаю, в этом изрядная доля секрета её популярности. Ну и для гика есть, где развернуться: инопланетяне и роботы существуют в одном мире с магами и боем на мечах, Тёмный Властелин в чёрных доспехах, космические пираты и так далее :) Сомневаюсь, что существуют люди, которые в принципе интересуются фантастикой, но при этом почему-то не смотрели ЗВ, так что не буду давать каких-либо рекомендаций. #fiction

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