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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #608 · 25.10

Стоило обрадоваться, что в новом дизайне ВК видеозаписи поставили на видное место в верху страницы, а я как раз стал частенько видосы с дрона заливать. И вот теперь этот раздел убрали вниз, а в шапке оставили буквально худшие четыре раздела, которые наименьшим образом подходят для презентации страницы. Фото — никто давно не юзает ВК как фотоблог, и сюда будут попадать картинки, которыми иллюстрируют посты (вот как у меня), и которые без поясняющего текста просто рандомный мусор. Клипы — не должны были существовать изначально ни в каком виде. Но вообще, речь о дизайне страницы для десктопов, на которых вертикальное видео смотрят только очень странные люди. Музыка — актуально только если вы автор и исполнитель песен, презентуете свою страницу своими же треками. Потому что презентовать её просто чужой музыкой, которую вы любите — полная фигня, и никому не нужно. Статьи — единственное, что хоть как-то оправдано в этом месте, но формат для ВК настолько мёртвый, его считайте нет. Даже профильные паблики, как я вижу, перешли с редактора статей на тупо ссылки на свои внешние сайты. Вероятно, потеря в охватах одинаковая что для ссылок, что для статей (на которые никто не нажимает), но сайт проще монетизировать. #web

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