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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #47 · 10.06

Полноценное ООП, статическая типизация, события, Си-подобный синтаксис — именно на этом языке я научился тому фундаменту, который позволил мне стать профессиональным разработчиком. Именно после него я без особого труда кодил на Java и теперь вот на C#. Именно на AS3 я выиграл первый в своей жизни конкурс по программированию, и на нём же сделал первый проект, принёсший серьёзные деньги — достаточно серьёзные, чтобы я мог съехать от родителей. На нем непрерывно писал несколько лет, и ни о чём не жалею. Потом Apple убила Flash, а крупные студии убили рынок инди-проектов в социальных сетях. Мой профессиональный путь стал менее простым и наивным, зато уровень знаний и умений в этой области сильно вырос. Прошлогодний код в любой момент кажется мне плохим, и хочется верить, что это признак какого-то развития. Но те времена я всегда вспоминаю с теплотой и любовью. https://youtu.be/sanpUp8GIoY? #dev

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