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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #61 · 1.07

Посмотрел дебаты Панчина и Редько, где первый топил за вакцинацию, а второй — против конкретно вакцинации от ковида в текущий момент. Панчина я знаю давно (не лично, хотя видел его пару раз), и он говорит непротиворечивые вещи, которые согласуются с моими собственными наблюдениями за тем, как устроен мир. При этом его оппонент держался не слишком уверенно, не обладал стройной речью, говорил сбивчиво и путался, использовал терминологию в стиле «Вы всё врёте» и упомянул, что смотрит Соловьева. Ну и оговорка (?) про «лохокост» тоже очень резанула уши. Для меня исход дебатов очевиден: победа Панчина с большим отрывом Точнее даже фактически дебаты толком не состоялись, потому что хорошей дискуссии я не увидел. Но, если посмотреть объективно, то оппоненты говорили о вещах, в которых я не разбираюсь, и истинность/ложность многих посылов гарантированно подтвердить не могу. То есть чисто гипотетически возможно, что это не тёмный Редько нёс ерунду, а на самом деле языкастый Панчин заговорил всем зубы. Потом я подумал, а существует ли способ, не обучая меня 20 лет на врача, относительно надежно дать мне возможность разобраться, где тут правда? И, пожалуй, ответ нет. Более того — даже обучая, всё равно нет. А проблема тут в том, что люди отрицают даже вполне объективные вещи, если только их нельзя строго научно обосновать. Если можно -- тоже отрицают, но с такими людьми можно ни в какие дебаты не вступать. А вот если не было проведено исследование о том, что вода мокрая, то спуск по дереву абстракции до этого аргумента всё равно не позволит надёжно свой постулат подтвердить и оппоненту и слушателям. А есть исследование, что вода мокрая? Можно ли доверять этому исследованию? А мне знакомый гидролог сказал, что не мокрая. И у моего друга не мокрая. И вообще, вы же понимаете, лёд это тоже вода, а он не совсем мокрый. Я это на своей сфере остро чувствую. В чатах разработчиков, допустим, теоретически все являются компетентными специалистами, а по факту всё равно всерьёз возникают заявления о том, что, например, система типов в JavaScript -- логичная и предсказуемая, что абстрактные классы не нужны, что не обязательно ставить пробелы вокруг операторов, что отсутствие array-helper'ов в Go это благо и так далее. Впрочем, в комментариях под дебатами на ютубе справедливо раскритиковали, что ведущей следовало сделать хотя бы минимальный факт-чекинг по результатам. А то дебатирующие просто обвиняли друг друга во лжи, и в общем случае произвольному слушателю надёжно понять, кто из них прав, было нельзя. #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