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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #588 · 8.10

Знаком ли вам термин "Неблагополучная семья"? Мне всегда казалось, что это такой народный симулякр в головах русских людей. Еще со времен школы были слухи про разных детей, что они, вот, из неблагополучной семьи. В моем личном представлении речь шла о каких-нибудь алкоголиках, хотя были и те, для кого этот термин обозначал очень бедную семью. Сейчас мне кажется, что речь идет о семье, в которой родителям на своих детей плевать, они ими никак не занимаются и не переживают об их состоянии. Хотя, в богатых семьях такое бывает, но назвать богатую семью термином "неблагополучная" трудно. Гугл выдаёт алглоязычную статью dysfunctional family, где, как мне кажется, во главу угла поставлено насилие и конфликты. Хотя упоминание о пренебрежении родительскими обязанностями тоже есть. Однако, не могу отделаться от ощущания, что у них там вопрос домашнего насилия рассматривается чаще, а вопрос, например, алкоголизма — реже, поэтому понимание термина смещено. Но ведь ходят же дети "из неблагополучных семей" в школы. Это надо как минимум ребенка одеть, снабдить тетрадками, записать в школу. Родители потрудились сделать это. В чем же тогда неблагополучность? Я просто недавно услышал снова эту фразу и задумался, вот, решил поделиться размышлениями. Может быть, у вас тоже какие-то мысли есть? #life

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