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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #381 · 13.06

Семь откровений для меня о нашем дорожном движении. На одометре уже более 1500 км. Конечно, по меркам тех, кто ездит на автомобиле на работу, это мало. Но я до сих пор считаю, что в качестве регулярного транспорта автомобиль подходит только для редких сценариев. Мои поездки это в основном КАД, ЗСД, область, передвижение между окраинными точками. В город стараюсь не соваться. Но иногда приходится. Что я заметил, чего раньше не знал или не замечал: 1. Люди не сильно заморачиваются относительно своего положения в полосе. Раньше я боялся, что моё пока не развитое чувство габаритов будет мешать мне ехать по центру полосы. Но очень многие едут не по центру, и им пофиг. 2. На сигнал обычно плевать. Ещё ни разу, услышав сигнал какого-то другого водителя, я не идентифицировал ни его источник, ни причину возникновения. «Просто какой-то нервный тип гудит» — вот так это ощущается. 3. Самое часто нарушаемое правило, кроме скоростного режима — знак 5.15.1 «Направления движения по полосам». Кажется, на него водители кладут самый большой болт, который возможно. Просто едут как им удобнее. 4. Очень опасных мудаков меньше, чем рассказывают, но они опаснее, чем кажется. Есть люди, полностью отбитые на голову. К сожалению, система допустила их к вождению (и вообще к нахождению на свободе, а не на лечении). Но их довольно мало, я за полгода встретил 2-3 случая критически опасных нарушений. 5. Поток по непонятной мне причине пропускает вклинивающихся мудаков. Бывает, когда водители "легально" вклиниваются в плотно стоящую колонну: например, при выезде на дорогу с прилегающей территории, при обозначенном разметкой сужении итд. Но часто удивительно большой процент водителей объезжает пробку по обочине или по полосам "только налево"/"только направо". Я не понимаю, зачем водители в основой стоящей колонне их пропускают перед собой. Это плохо и с личной точки зрения (ты сам не двигаешься вперёд, пока пропускаешь) и с общественной (поощрение мудаков). Я стараюсь в таких ситуациях максимально близко держаться к впереди идущему автомобилю и не пропускать. Но многие (прям многие!) притормаживают, давая мудиле проехать. Я не понимаю, почему. 6. Мест, где дороги спроектированы с очевидными ошибками, много, а сама ошибка становится видна после буквально одного проезда по заданному участку. Люди, которые отвечают за проектирование дорог, сами по ним не ездят, по крайней мере, будучи за рулём. 7. От припаркованного транспорта вреда для водителей не меньше, чем для пешеходов. Я думал, что водителям просто плевать на условных мам с колясками (хотя некоторые из этих мам — их жёны). Но улиц, на которых из-за припаркованных автомобилей не разъехаться самим водителям, поразительно много. Приходится подвергать опасности себя и свою машину, выполнять небезопасные маневры, которые порой не предусмотрены не только правилами, но и конструкцией автомобиля. Такого много не только во дворах, но и на внешних улицах, как на окраине, так и в центре. Тоже за пределами моего понимания. #life

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