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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #596 · 14.10

Свершилось. Сегодня Экосистема городских сервисов совместно с VK Mini Apps подвели итоги конкурса, в котором я участвовал, и писал вам об этом. Мой музейный кликер оценили не только вы в комментариях, но и члены жюри: я занял первое место во втором этапе (по правилам можно занять призовое место только в одном, даже если подавался в два). Очень рад :) Люблю наш город, люблю конкурсы по программированию, ну и, разумеется, люблю выигрывать, чего греха таить :) Работы интересные, список всех победителей можно посмотреть вот тут. До шорт-листа дошли всего 42 проекта, так что на самом деле при внимательном и аккуратном отношении шансы попасть в список из 20 призёров были хорошие. Участвуйте в конкурсах тоже. Это полезно для прокачки скилла, даже если вы не получите приз. Но если получите — ещё и приятно :) P.S. Постоял рядом с CEO VK, думал попросить включить мне новый дизайн, но постеснялся. #dev

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