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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #500 · 11.08

В ЛентеРу вышла статья о том, что ВК поставила рекорд по посещаемости и по просмотрам видеороликов. Давайте вместо разбора статьи я вам цитату из классики приведу. «Как будто в подтверждение его слов телекран у них над головами сыграл фанфару. Но на этот раз была не победа на фронте, а сообщение министерства изобилия. — Товарищи! — крикнул энергичный молодой голос. — Внимание, товарищи! Замечательные известия! Победа на производственном фронте. Итоговые сводки о производстве всех видов потребительских товаров показывают, что по сравнению с прошлым годом уровень жизни поднялся не менее чем на двадцать процентов. <...> Телекран все извергал сказочную статистику. По сравнению с прошлым годом стало больше еды, больше одежды, больше домов, больше мебели, больше кастрюль, больше топлива, больше кораблей, больше вертолетов, больше книг, больше новорожденных — всего больше, кроме болезней, преступлений и сумасшествия. С каждым годом, с каждой минутой все и вся стремительно поднималось к новым и новым высотам. <...> Завершив фанфарой сводку из министерства изобилия, телекран заиграл бравурную музыку. Парсонс от бомбардировки цифрами исполнился рассеянного энтузиазма и вынул изо рта трубку. — Да, хорошо потрудилось в нынешнем году министерство изобилия, — промолвил он и с видом знатока кивнул. — Кстати, Смит, у вас, случайно, не найдется свободного лезвия? — Ни одного, — ответил Уинстон. — Полтора месяца последним бреюсь.» Джордж Оруэлл, «1984» #web

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