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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #347 · 17.05

У Star Trek: Strange New Worlds неплохой старт. Может даже получится что-то дельное. Энсон Маунт, который играет капитана, весьма харизматичен и отлично подходит на эту роль. Впрочем, у Star Trek: Discovery тоже был хороший старт с любопытным ответвлённым сюжетом, и интересный персонаж в исполнении Джейсона Айзекса, но потом и он ушел, и всё скатилось в какой-то трэш. Это я вам как адский фанат космофантастики говорю, смотревший все сериалы франшизы, кроме классических. Вообще, сюжет в стиле "Команда космического корабля с пафосом приключается" много где обыграли и в серьёзной и в шуточной форме. Недостатков у подобной модели полно: взрослые люди в повествовании нередко ведут себя очень нелепо и театрально, космос нереалистично перенаселён и цветаст, а "научная" составляющая — просто мешанина технических терминов в духе "Резонанс силовых катушек в варп-двигателе!". Тем не менее, две вещи мне нравятся. Во-первых, художественное отображение тех или иных качеств людей в виде инопланетных рас. А это именно оно: вот вам раса умников и ботаников (вулканцы), вот вам раса агрессивных воителей (клингоны), а вот раса хитроумных мошенников (ференги). Маловероятно, что в реальности другая разумная цивилизация сплошь состояла бы из особей с каким-то характерным выраженным свойством. Если среди людей есть и умники, и агрессоры и мошенники, то совершенно непонятно, почему любая иная жизнь складывалась бы как-то иначе. Среди инопланетян в теории тоже должны быть абсолютно разные представители: умные, глупые, любящие людей, ненавидящие людей, добрые, агрессивные итд. Так что да: пришельцы в этих сериалах это, конечно же, вычурное изображение людей. И оно позволяет хоть и гротескно, но чётко и однозначно показывать некоторые человеческие особенности. Я люблю простоту и прямолинейность, до некоторой степени люблю обобщения, и, как вы помните, считаю людей не такими разными, какими они считают себя сами — так что во мне такие образы отлично откликаются. Во-вторых, акцент на социологии и дипломатии, и фигура капитана, как универсального переговорщика и лидера. Проблемы в большинстве случаев решают не оружием и силой, а попыткой понять и договориться. По сюжету Энтерпрайз вообще научный корабль, имеющий на борту торпеды лишь номинально. Так вот, что внутренние распри команды, что сложности, приходящие извне: как правило решаются или дипломатией или высоким профессионализмом и смекалкой различных членов экипажа. Герои не обладают сверхсилами, но нередко сталкиваются со сверхсильным противником. Нечто похожее нам пытаются показать в "Докторе Кто", но там как-то всё менее строго и лично у меня чаще отключает приостановку неверия. Discovery я бросил, кажется, после второго сезона. Picard вообще не начинал: на мой взгляд это просто эксплуатация фанбазы, пожалели бы престарелых актёров! Посмотрим, как долго Strange New Worlds сможет удерживать хотя бы минимальный интерес. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin