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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #402 · 28.06

Одна из лучших фантастических вселенных это Звёздные Войны. В ней одни из самых знаковых персонажей это джедаи. А среди джедаев один из самых интересных — Оби Ван Кеноби. Надо же было сольный высокобюджетный сериал про него сделать таким пресным... Все моменты, ради которых стоит смотреть 6 часовых эпизодов, можно уложить в трёхминутный ролик на Ютубе. И 90% хронометража там будет занимать пафосный синтетический голос Дарта Вейдера. Ну да ладно, уже весь интернет прошёлся и по нелогичности сюжета, и по слабой мотивации героев, и по многократным нарушениям канона. Куда интереснее лично мне ситуация вокруг актрисы Мозез Ингрэм, которая играла инквизиторшу. После трейлера и первых серий заявлялось, что на неё повалился поток расистских оскорблений: дескать, важный персонаж афроамериканка, и фанатам это не понравилось. Но это меня удивляет, и есть подозрение, что дело не в расизме. Актриса совсем неубедительно играет, а её персонаж написан плохо и вшит в повествование белыми нитками. Я могу легко допустить, что люди ругались именно на это, и цвет кожи здесь был вообще не при делах. Трудно представить, чтобы фанаты Звёздных Войн написали Сэму Джексону оскорбления из-за того, что его персонаж Мейс Винду — чернокожий. Вероятнее всего, Мозез Ингрэм просто не слишком хорошая актриса. Но современная американская повестка позволяет на любые претензии кидать клич "Это потому что я черная, а вы расисты". Если чернокожий врач плохо лечит пациентов, то они расисты. Если чернокожий программист пишет кривой код, тоже наверняка пользователи расисты, раз у них программа не работает. Так и живут. #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