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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #452 · 19.07

Наконец выдалось время, и реализовал несколько сценариев умного дома в квартире. Один из них банальный — управление светом в прихожей. Прихожая далеко от окон — если не считать санузлы, то только она нуждается в искусственном освещении в любое время года и суток. Оказалось прямо очень удобно, и входя домой (свет по открытию двери) не искать выключатель, и подходя к двери, чтобы открыть курьеру или ответить на домофон (свет по движению). Обратный сценарий тоже важен: при отсутствии движения в течение пары минут свет в прихожей гаснет. Реализуется очень частый в моей жизни кейс, когда ты заходишь домой с какими-нибудь сумками, которые несёшь сразу на кухню, и приходится возвращаться обратно, чтобы нажать на выключатель. Все сделано на базе Aqara. Кажется, только у них есть и многообразие устройств, и отсутствие необходимости делать в квартире ремонт. Отдельно хороши Zigbee-выключатели без нейтрали, питающиеся от тока утечки. Взять нейтраль в уже установленных коробках было бы просто неоткуда. Естественно, поддерживается голосовое управление в том числе. И ещё добавил уюта: при низком освещении (вечером и ночью) в момент входа на кухню включается мягкая лампа на подоконнике. Тоже постоянный в нашей практике случай: пошел ночью воды попить, верхний свет включать слишком жёстко, а вручную пока до этой лампы дойдёшь через всю кухню, пока выключатель нащупаешь... Очень приятное чувство — дом будто бы живой и реагирует на присутствие человека. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale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