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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #667 · 27.11

Ночью горел дом. Квартира буквально в паре этажей от нас, в том же подъезде. Впервые в моей жизни горел дом, в котором я нахожусь, да ещё и так близко. Разбудил нас датчик дыма. Верещит он очень сильно, пробивает сквозь несколько дверей легко. Я ещё давно жил на другой квартире, помню что такой датчик сработал впустую, мне пришлось вытаскивать из него батарейку. Там он был прямо в квартире, а здесь в коридоре — по-разному делают. Сейчас он сработал как надо: не бесполезная фигня. Не снимайте эти датчики. Подошли к входной двери и сразу почувствовали дым, позвонили в 112. Но, судя по всему, мы не первые позвонили, потому что машина была уже через минуту. Я поднялся по лестнице и увидел в коридоре хозяина квартиры с ребёнком. Оба были в шоке, выбежали без ничего. Хозяин явно после значительного количества спиртного. Из контекста создалось впечатление, что он курил, но не заметил, что именно и как загорелось. Возможно, проваливался в бессознанку, а очнулся, когда уже было пламя (либо его ребёнок разбудил, тут я не знаю). Не курите дома. Даже если делали это тысячу раз и совершенно уверены, что всё будет в порядке. Даже трезвыми. Просто не курите и всё. Можно помёрзнуть две минуты на общем балконе, даже спускаться никуда не нужно. Ну, а о сочетании алкоголя и курения в доме лучше промолчу. МЧСники офигенные ребята, спасибо им большое. Очень быстро и чётко сработали: приехало 4 машины пожарной службы, скорая, подняли на верёвке шланг (поднимали мимо нашего окна прям), и примерно за 30-40 минут полностью залили горевшую квартиру. Пара вещей, которые стали для меня своего рода открытием. Возможно, кому-нибудь пригодится, но желаю, чтобы не пригодилось. 1. Угарный газ распространяется быстро и во все стороны. Его просто настолько много, что он попадёт в квартиры даже через несколько этажей от места пожара, сквозь стены, потолки, перекрытия. Поэтому датчики нужны. Сейчас в доме открыты все коридоры для проветривания. 2. Воды заливают много. Так много, что она проходит вниз сквозь все этажи аж до первого, создаёт подтёки, а зимой — оледенение. Просто выхода нет: лучше быть залитым, чем сгореть или задохнуться. Сейчас, например, лифты отключены на сушку и диагностику. Вот как выходит: пожар влияет и на квартиры выше (дым, копоть) и на квартиры ниже (вода, дым в меньшей степени). Никто не погиб, к счастью. #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