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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #454 · 20.07

Установил я тут приложение для оплаты парковок в Петербурге. Открыл его — и ужаснулся. В приложении просто фрейм сайта, и он совершенно ужасен: убогие растровые Leaflet-карты, не адаптированные под телефоны, формы ввода с position:fixed, из-за чего они частично перекрываются клавиатурой на Android, всплывающие сообщения буквально на половину экрана, не запоминающие факт их закрытия, футер, который надо скроллить... "Так верстают только мудаки", — подумал я, но регистрацию всё-таки прошел. Однако, когда я открыл приложение второй раз, оно предложило мне залогиниться, и я увидел совершенно другую картинку: приятные векторные карты, нативные элементы управления, работает шустрее, даже претензия на дизайн. Судя по всему, в приложении просто нет функции регистрации, и они для этого открывают фрейм сайта, который после регистрации остаётся, пока не откроешь приложение заново. "Другое дело, умеют же, когда хотят!" — подумал я. Парковку, впрочем, через это приложение оплатить так и не удалось. #web

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