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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #597 · 15.10

Я таки упросил VK включить мне новый дизайн (спасибо). Иронично, что его включили куче моих друзей: тем, кто не ведёт страницу, тем, кому пофиг, и даже тем, кто ненавидит редизайны. А мне не включили сразу, хотя я люблю редизайны и веду в VK блог. Ну, минус в том, что это опять калька с Фейсбука. Конечно плохо: у ребят из ВК точно много своих идей, непонятно, почему до сих пор копируется с FB, который прям очень очень плох по визуалу и удобству, почти худший крупный сервис в современном интернете. Тем не менее, конкретно обложка для профилей мне понравилась на Фейсбуке ещё 10 лет назад, когда я её впервые увидел. И очень хорошо, что VK сейчас сделал акцент на контенте. Не знаю, обозначает ли это начало каких-то более масштабных изменений, чтобы возродить текстовые блоги (кажется, их потенциальную аудиторию из ВК прогнали почти всю). Есть предположение, что визуальным изменением профилей всё и закончится, а ленты всё так же будут забиты пабликами, и взрослые люди, включая сотрудников самого ВК, всё так же будут постить и комментировать в Instagram/Telegram. Конкретно тут я бы убрал нафиг блок с подарками — не нужен. "Подписчики" теперь смешаны с друзьями, это сбивает, хотя привычная концепция друзей в соцсетях давно умерла. А вот в блоке "подписки" ставил бы индивидуальных авторов выше, чем паблики. Ну и, конечно же, отовсюду удалять "Клипы" обязательно. #web

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