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: #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