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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #631 · 5.11

Британцы любят снимать сериалы в своего рода театральном стиле — небольшой набор сцен, где находится мало персонажей с минимумом движения и ведут длинные монологи/диалоги. Всё повествование и передача авторского замысла строится на расзговорах. За последний год я частично посмотрел Alan Bennett's Talking Heads (люди монологом рассказывают свои истории на больные темы) и State of Union (женатая пара на грани разрыва, выясняют отношения в баре после сеансов у психолога). И ещё на днях полностью досмотрел After Life — у мужчины умирает жена, он теряет вкус к жизни и начинает говорить всё что думает. Затравка звучит интересно, но на деле это быстро уходит в довольно классическую драму о потере и поиске себя. Есть ощущение, что такие произведения отходят как раз к британскому театру с его давней и сильной историей. Мне такой жанр нравится, но есть один нюанс: британцы просто жесть какие извращенцы. Не знаю, будто бы они годами были чопорными и высококультурными, сдерживали себя, а потом проникновение европейских "ценностей" сорвало какие-то пломбы. Это проявляется вообще во многих проектах, даже в каком-нибудь "Докторе Кто" можно увидеть эпизоды с шутками не просто ниже пояса, а прям отвратительную пошлятину. В коротких диалоговых драматических сериалах такого ещё больше. Герои могут пять минут обсуждать прямым текстом супер мерзкие интимные подробности. А в обычном диалоге на отвлечённую тему будут вставлять комментарии ниже пояса так, будто бы это абсолютно обычная естественная часть общения. Не знаю, взаимодействуют ли люди у них так в реальной жизни. Возможно, это современная инкарнация своеобразного британского юмора: в конце-концов у Дугласа Адамса тоже было всякие неожиданное. В книге. Американский фильм оставил гэги, но убрал совсем трэшатину. #fiction

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