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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #50 · 15.06

В основном с друзьями играем в евро-настолки (стратегии на менеджмент ресурсов), но тут захотелось чего-то нового, и мне посоветовали Звёздные Войны: Внешнее Кольцо. Я, признаться, не фанат мифологии SW при всей своей любви к фантастике. Мне гораздо больше заходят вселенные вроде Startrek и Battlestar Galactica. А Star Wars делают мало акцента на вещах, традиционно любимых гиками — наука, технологии, особенности устройства общества будущего. Вообще это фентези-сага о магии и пиратах, просто в космосе. Однако, сюжетная настолка мне понравилась. Вы с другими игроками перемещаетесь на кораблях по космосу (который здесь представлен полукольцом) и попадаете в различные приключения. Плюс игры, в отличие от евро, в том, что ситуации действительно разные, неожиданные, каждая со своим сюжетным описанием. Минус ровно в этом же — после некоторого количества партий ты просто будешь знать все существующие карточки. Понятно, что такие игры выпускают под будущие дополнения. Но мы играем не очень часто и не всегда именно в неё, так что конкретно в моей компании хватит надолго. В остальном классическая система навыков персонажа — прокачиваешь себе, например, силу, и дальше попадаешь в заварушку в духе: «На вас напали разбойники. Вы пытаетесь свалить огромный ящик, чтобы защититься от выстрелов. Пройдите проверку на силу, при провале получите 2 повреждения». Чем выше прокачал — тем выше шанс пройти проверку (это бросок кубиков), но всегда есть вероятность провала, даже если ты очень сильный. Всё как в жизни. Очень легко представить себе, что ящик оказался тяжелее, чем ты думал, или, например, развалился от первого попадания. Сюжетные тексты + воображение + компания друзей = классное интерактивное времяпрепровождение, нередко интереснее, чем видеоигры. В первой партии я смог купить Сокол Тысячелетия и даже взять себе в экипаж Чубакку, но игру всё равно не выиграл. Уже хочется попробовать ещё. #games

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