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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #497 · 8.08

Пишут, что аудитория Инсты и Фейсбука в России после блокировок упала в несколько раз. ВК чуть-чуть подрос (меньше, чем заявляют), а Телеграм вырос внушительно. Ну то есть да, как и я говорил, все вот эти "Буду постить в Инсте под ВПН для тех, кто заходит туда смотреть под ВПН" это такая иллюзия на самом деле. Людям очевидно неудобно держать вечно включённый ВПН, не говоря уже о том, что мало кто из широких масс готов за него платить, а бесплатный это куча мороки и нестабильная работа. Уверен, падение продолжится. Широкие массы ушли, активность упала. Тем, кто готов ради Инсты постоянно включать ВПН, там тоже станет скучнее. #web

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