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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #450 · 17.07

В России вводят штрафы за выброс мусора из окна автомобиля. Для физлица от 10 до 15 тысяч рублей. Скорее всего, работать не будет, потому что заснять факт нарушения на дорожную камеру довольно трудно. Я не понимаю, как функционирует разум людей, которые на ходу выкидывают из автомобиля какую-нибудь бумажку или бутылку. Бывает понятное мне зло: если человек ворует деньги, он себе приобретает выгоду таким способом, я это понимаю. Даже если водитель паркуется на обочине, ход размышлений в его единственной прямой извилине более-менее ясен. Но с мусором выгода очень условная (типа не надо нести потом от машины до урны эту бутылку), а вред значительный. Причём, такая же бутылка, выброшенная из автомобиля перед тобой, может тебе под колёса попасть или по автомобилю на ходу, и что-нибудь повредить. В этом смысле было бы круто иметь антиутопическое будущее с повсеместным слежением за всеми. Но в остальных смыслах не круто, конечно. Короче, по мне так штраф бесполезен. У нас даже штраф за неправильную парковку не работает, как я уже писал, потому что эвакуаторы тупо не ездят по городу и не выполняют свою работу. А такое и подавно бестолку. Поможет только раздать всем прохожим оружие с правом стрельбы по автомобилям. От всех нарушений поможет, кстати. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12.11.2025 г., 13:03

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel