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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #605 · 22.10

Посмотрел, наконец, Cyberpunk: Edgerunners. Ну такое, очень подростково. Всякие издания понаставили ему высоких оценок, а я вот не впечатлился. Сюжет и персонажи очень простые, без глубины, но при этом всё слишком гипертрофировано: если у кого-то проблема, то исключительно уровня "он умирает или умрёт". Если конфликт, то сражение с кровью и расчленёнкой. Если оружие, то супер-пупер технология, позволяющая в одиночку разгромить армию. Даже романтическая линия катит лет на 14, что очень забавно для мультика с рейтингом 18+. Тот же Arcane во всём лучше: и персонажи глубже, и сюжет не такой примитивный, и картинка техничнее. Хотя, учитывая сроки (и, вероятно, стоимость) производства, сравнивать не слишком честно. Но не скажу, что прям хотелось бросить или заставлял себя досматривать. Нормально, местами интересно. Может только последнюю серию заставлял, т.к. совсем уже трэш, и примерно было понятно, что случится. Мир у CDPR всё-таки довольно неплохой получился, даром что в игре его не смогли хорошо использовать. Некоторые звуки из игры во мне прям отозвались воспоминаниями, всё-таки я в ней несколько недель провёл. Но в целом нормальных пасхалок именно на сюжет и персонажей игры почти нет. Видел что в игру добавили приблуду как у героя мультика (хотя работает она ожидаемо в разы скучнее). Но возвращаться пока не хочется. Сомневаюсь, что там исправили стрельбу и другие моменты. Может быть на пенсии перепройду. #fiction#games

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12.11.2025 г., 13:03

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel