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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #45 · 9.06

Все кикшеринги в Питере ночью собрали свои самокаты на перепрошивку. Теперь в центре их скорость будет программно ограничена 10 км/ч. На окраине останется как есть. Как нужно было: убрать из центра автомобили, переделать его в пешеходный. Половину ширины дороги отдать для ходьбы, и половину -- самокатам и велосипедам, с приоритетам на переходах и перекрёстках в сторону пешеходов. Как сделали: фактически убрали из центра электросамокаты, оставив бесконечные пробки среди автомобилей и бесконечные толпы людей, вынужденных тесниться на критически узких тротуарах. Впрочем, теперь я ещё больше рад, что не живу в центре. Всё-таки для постоянной жизни он совсем не подходит. #life UPD. По новой информации забрали не на перепрошивку, а просто власти убили бизнес угрозами и репрессиями. И собрали их не сами компании, а полиция. Ждём новостей.

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