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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #504 · 15.08

Досмотрел Sandman. Я так в своё время и не добрался до комикса, хотя читал из него несколько эпизодов, и мне довольно много о нём рассказывали. Сложность чтения комиксов в том, что с экрана это очень неудобно, а физические книги я не использую много лет. Сериал отличный даже без знакомства с первоисточником. Крутая самобытная атмосфера. Весьма удачный каст: большинство актёров подобраны чётко, они запоминаются и смотрятся на своём месте. Отдельно порадовал Коринфиан — очень харизматичный. Но в целом хороши даже местечковые проходные персонажи. Сами сюжеты показались немного сжатыми, но это скорее всего жанровая особенность первоисточника, от которой не захотели или не смогли избавиться. По смыслу и наполнению всё равно интересно. Ну и, конечно, возрастной рейтинг позволил авторам нормально показать всякую жесть. Из недостатков не могу не отметить критически высокий процент повесточки. Почти все злодеи и отрицательные персонажи — белые мужчины (Берджес и его сын, второй сын, который украл рубин, Коринфиан, абъюзер в паре, которая удерживала мальчика, практически весь слёт маньяков!). Центральные же положительные персонажи, кроме самого главного героя, в основном чернокожие и/или женщины. Подавляющее большинство отношений, показанных в сериале — гомосексуальные. А гетеро-пары, за небольшим исключением, или предают/изменяют, или являются объектом насмешек или злодеи. Не знаю, так ли в оригинале (говорят, Нил Гейман радикально-левый, поэтому вполне мог), но тут прям из берегов выходит, и очень заметно. Впрочем, кто смотрит современные сериалы, у того уже слепота/привычка выработалась, думаю. А в остальном супер, получил много удовольствия и жду следующий сезон. #fiction

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