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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #623 · 2.11

Тут уже несколько дней народ играется с генерацией музыки по текстовому описанию. Идея такая же, как с картинками: ты пишешь фразу, тебе нейросетка по ней создаёт трек. На деле реализовано чуть более топорно: текстовый препроцессор разбирает фразу и ищет контекстную близость до слов из специального списка тегов. Ну, например, он считает слово "weed" (трава, конопля) близким к жанру "reggie", вот и подставляет. Эти теги передаются в облачный API сервиса Mubert (да, никакого опенсорса на этот раз), и оно выдаёт трек. Я попробовал тоже. По примерам из статей я уже было подумал, что окончательно решена проблема "не подобрать трек для нового видео". Но увы. Результат на деле (а не в рекламе) такой же не впечатляющий, как и с картинками. Эта штука сносно генерирует всякие эмбиенты и другие спокойные треки, но на более сложных жанрах сразу загибается и очень сильно недокручивает и темп, и агрессию и разнообразие музыкальных фраз. Я после часа попыток не смог сделать ничего для быстрого интенсивного полёта дрона, только для плавного и медленного. Ну и очень часто неправильно улавливает контекст, даже даже открыто писать, что примерно ты от неё хочешь (вот как с треком Помпеи — вообще мимо, слишком спокойная и не грустная мелодия). Первые два трека сгенерировал @wooferclaw. Он не хейтер ML, в отличие от меня, поэтому у него больше терпения и, вероятно, он смог дольше перебирать варианты. Но всё равно на мой взгляд какой-то намёк на правильную идею есть, а развития совсем нет. Музыканты, можете выдохнуть. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale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