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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #480 · 31.07

Словил рекламу: юридическая фирма пиарится на выигранном деле против GeekBrains (вернули деньги за курс клиенту, который от этого курса отказался). Причем, что характерно, таргетинг у рекламы настроен по айти-школам. Я состою в паблике одной малоизвестной школы X, которая вообще вряд ли когда-либо (ввиду своей небольшой величины) получала от клиентов вызовы в суд. И тем не менее, текст рекламы был типа "Верните деньги за курс в школе X через суд". Думаю, они запустили рекламу вообще по всем школам. Пиар на судах с айти-школами это интересно: громких публичных разбирательств с ними действительно очень много, как и с другими крупными компаниями. Но, видимо, в случае со школами законодательство какое-то более однозначное, либо школы скупятся на хороших юристов, и поэтому сливают. Не думаю, впрочем, что именно школы — какое-то особенное зло. Не более, чем другие B2C бизнесы. Всегда есть клиенты, которые недовольны (как справедливо, так и нет). А бизнесы всегда максимально защищаются, и вообще, не имеют морали или человечности в нашем субъективном понимании. Вместо морали у них репутация, хотя её влияние на действительно крупную рыбу очень слабое. Так что бизнесы отбиваются. И против какого-нибудь Тинькова вряд ли хоть какой-то юридической фирме удастся что-то сделать, поэтому Тиньков спокойно забирает у людей валюту, а вот школы попадают под раздачу. Тем не менее, каждый раз, когда обычный человек выигрывает суд у компании, в мире радуется котёнок. #web#life

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