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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #650 · 12.11

"Моя Волна" в Яндекс Музыке поставила мне песню группы Breaking Benjamin. Это такой альтернативный рок, похожий отдалённо на Linkin Park, но более мелодичный и без речитатива. Я действительно когда-то подростком много их слушал (и как Яндекс Музыка об этом узнала?). А о самой группе узнал лет 15 назад, когда увидел машиниму с их песней по моей любимой игре Half-Life 2. Машинима (machine + cinema) — ныне почти забытый термин, не встречал его много лет — это ролик, который делается с использованием трёхмерного движка видеоигры. Хотя сами машинимы и в наше время не редкость, но вот что-то именно слово вышло из употребления, по крайней мере, в рунете. При этом, скажем, запись геймплея обычно машинимой не является, а вот трейлер игры вполне подходит под определение. В современные игры даже иногда стали добавлять специальный видеоредактор, чтобы фанаты делали ролики, способствуя, тем самым, дополнительной рекламе игры. Конкретно машинима на песню So Cold, о которой я говорю, была настолько популярна, что оказала значимый эффект на известность самой группы Breaking Benjamin, о чём даже указано в Википедии в статье про группу (но я читал об этом ранее где-то в другом источнике). И, согласно заявлению автора, его ролик попал на MTV (в США). И правда, очень атмосферно было под строки "Show me how defenseless you really are..." смотреть на динамично склеенные панорамы разрушенного City17. И вообще текст неплохо подходит под сюжет игры, хотя во многом это достигается его нечёткостью и многозначностью, как любят вообще делать альтернативные рок-музыканты. Автор клипа, кстати, смог сделать G-man'а поющим с помощью встроенного в движок игры lipsync-редактора, который сама игра тоже использует, чтобы реалистично двигать губами персонажей на основе анализа звуковых файлов с озвученными актёрами репликами. Для 2004 года это вообще был если не прорыв, то беспрецедентное внимание к деталям и качеству реализации. Тот же Ведьмак 3, вышедший на 11 лет позже, имеет серьёзные проблемы с синхронизацией между звуком и анимациями во время разговора. Хотя диалоги в нём составляют в десятки раз более значимую часть иммерсивности, чем в Half-Life. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #2bitq

当前筛选 #2bitq清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026 г., 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent