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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #343 · 13.05

Лю Цысинь, «Задача трёх тел». Шутка про то, что из-за санкций фантастику тоже теперь читаю китайскую :) На самом деле, конечно, слышал об авторе давно. Книга принесла ему мировую известность, и вообще, как я понимаю, изрядно продвинула китайскую фантастику на международной арене. Но я добрался только сейчас. Пока прочитал только первую книгу, ещё две на очереди. Это практически целиком «твёрдая» научная фантастика: автор не только старается не противоречить известной физике, но и ожидает от читателя некоторых фундаментальных научных представлений. Вам будет интереснее читать, если вы знаете, что такое реликтовое излучение, релятивистские эффекты, машина Тьюринга и так далее. Вообще, я хочу похвалить автора за смелось: даже просто выпустить в наше время художественную книгу с названием «Задача трёх тел» это уже само по себе круто. А написать её так, чтобы она стала мировым бестселлером — что-то за гранью. Я до сих пор приятно удивлён тому, как много людей на планете нашли её для себя интересной (если, конечно, не предполагать, что изрядная доля читателей просто последовала некоторой моде и хайпу). Сюжет очень захватывающий, и этот эффект достигается интересным образом. Обычно в фантастической литературе мы заранее готовы к любого рода необъяснимым и странным вещам. Но здесь нас сначала достаточно хорошо убеждают в том, что мы имеем дело с нашим реальным настоящим миром, в котором работают обычные законы и не существует законов магических. А после этого начинает происходить необъяснимое и странное. Главное повествование начинается с того, что протагониста — китайского учёного — приглашают к себе военные и рассказывают ему о том, что за последнее время многие учёные совершили самоубийства, и это не похоже на совпадение. Его предупреждают об опасности, на что он реагирует скептически. Но, придя домой вечером... В общем, лучше не рассказывать слишком много, чтобы не испортить впечатление. События нехило держат в напряжении даже несмотря на то, что особенного «экшена» не происходит. При этом в тексте не пропущены «нудные» места: многие физические и математические вещи объясняются весьма подробно. Автор, конечно, не удержался от того, чтобы и у него квантовая запутанность передавала информацию, но за компьютер из людей я готов простить ему многое (и скорее всего вы сейчас совершенно неправильно представили себе, о чём на самом деле речь). Уже купил вторую и третью книги. Напишу короткую заметку по окончании. #fiction

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