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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #576 · 30.09

Google объявила о закрытии проекта Google Stadia — своего облачного игрового сервиса. Кто не знает, идея у этих вещей такая: где-то далеко ставят мощный компьютер, а ты со своего слабого компьютера через интернет к нему подключаешься и можешь играть в требовательные игры, за что платишь деньги (но меньше, чем при покупке мощного компьютера себе). Хотя несколько таких сервисов продолжают существовать, кажется, глобально модель не завелась. Во-первых, я слышал инсайды о том, что мало где распространён достаточно быстрый и стабильный интернет, делающий подобную игру комфортной. Это мы с вами в России привыкли к 500 Мбит оптоволокну за 200 рублей в месяц. Не секрет, что в США и Европе в среднем ситуация с интернетом хуже, в основном с мобильным, но и стационарный зачастую оставляет желать лучшего. Во-вторых, так и не возникла в медиа среде какая-то популярность у облачного гейминга. У меня абсолютно никто из знакомых, даже заядлых геймеров, не пользуется такими сервисами систематически (максимум — пробовали непродолжительное время). А ведь у меня даже есть знакомые, которые всерьёз сидят на виаре или, например, играют в нинтендо. В-третьих, думаю, экспансия игровых приставок внесла свой вклад в уменьшение количества людей, которые играют на компьютере. В-четвёртых, сейчас купить мощное железо, способное сносно тянуть 99% игр, не слишком накладно даже в России под санкциями. Ну и, в-пятых, игровая индустрия в кризисе идей. Идёт агрессивная монополизация: крупные студии скупают мелкие десятками и сотнями. В монополиях ради прибыли делают много штампованных однообразных продуктов, поэтому и геймеры тоже заскучали. Во-всяком случае, у людей стало меньше желания покупать в момент выхода супер новый ААА-тайтл, требующий видеокарты по цене самолёта. Мне интуитивно сразу казалось, что облачный гейминг — мертворождённая тема. Впрочем, я и про виар так думаю, а вон Цукерберг свою вселенную строит. #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