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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #603 · 20.10

Многим наверняка известно, как наши родители иронично называли словом "недвижимость" пришедший в негодность соседский автомобиль, который мог стоять во дворе месяцами и годами, занимая одно и то же место. Он ржавел, колеса спускались, и в итоге он прирастал к своему месту. Я еще всегда думал, что формально с этим ничего не сделаешь — это ведь по идее просто припаркованная машина, нет в законе упоминания о том, как часто она должна приходить в движение. Оказывается — есть, но с оговорками. Существует понятие "разукомплектованное транспортное средство" — это такое, "у которого отсутствуют одна или несколько кузовных деталей (предусмотренные конструкцией капот, дверь, замок двери кузова или кабины, запор горловин цистерн, пробки топливного бака и (или) отсутствуют одно или несколько стекол, внешних световых приборов, колес, шин), а также сгоревшее транспортное средство." Если такое транспортное средство находится на общественной территории, владельцу направляется уведомление о необходимости его убрать, на что дается 30 дней, после чего убирается эвакуатором, а владельцу выписывают штраф до 5000 рублей. Более того — что особенно смешно — чиновник, ответственный за благоустройство какой-либо общественной территории, под угрозой административки и штрафа обязан уведомлять владельцев разукомплектованных транспортных средств о необходимости их убрать. Представьте, как круто было бы, если бы законы в России работали? Однако, дьявол в деталях. Просто ржавое корыто со спущенными шинами не попадает в эту категорию. Начнет попадать, если у него нет стекла или, например, фары. Так что в принципе, если кто-то у вас во дворе припарковал "недвижимость", месяцами прирастающую к месту, можно случайно (!) выбить ему задний ходовой огонь и потом уже фотографировать и отправлять в службы. Вряд ли владелец, который буквально бросил гнить свой автомобиль, станет его ремонтировать. Сфоткал сегодня по пути. Вообще, штуки три видел за полчаса ходьбы по району. #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