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: #fp8

当前筛选 #fp8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