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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #673 · 29.11

Сейчас идёт международное голосование The Game Awards 2022 за игру года. И там видно, что год довольно скудный: если присутствие в топе Elden Ring ещё можно понять, то, например, Stray в топ-4 это странно. Не поймите меня неправильно, Stray — отличная игра, и я прошёл её с удовольствием. Но ни её масштаб, ни качество реализации, ни уникальность механик не тянут на какой-то абсолютный топ лучших игр за год. Наличие же там очередной версии Майнкрафта и мультяшного платформера Sonic Frontiers говорит само за себя. Вообще, игровая индустрия сейчас переживает упадок из-за двух больших процессов, связанных с деньгами. Во-первых, идёт смещение от, условно, "умных" жанров к "глупым". Вместо сюжетных игр делают сессионки. Полностью умирает жанр RTS. Интересные механики и сложные повествования всё чаще встречаются только где-нибудь в инди. Просто потому, что простейшую (с точки зрения когнитивной нагрузки) стрелялку можно продать существенно бОльшим тиражом, чем стратегию. Когда-то игры были уделом небольшой кучки гиков, среди которых много всяких интеллектуалов и любителей порешать задачки. Но сейчас это массовое развлечение-жвачка. Выгодно делать то, что купит больше людей. Во-вторых, активная монополизация рынка: крупные компании очень агрессивно скупают компании поменьше. А где не могут поглотить, там подписывают соглашения о слиянии. Крупные компании так залиты деньгами из-за успешных продаж массовой жвачки, что самое эффективное применением этим деньгам — купить всех конкурентов. Так "выиграть" конкуренцию проще, чем рискуя на эти же деньги разрабатывать продукт, который ещё может провалиться. А если конкуренты куплены, то конкуренции нет, а, значит, нет разнообразия. Поэтому среди дорогих и высокобюджетных проектов выходит мало интересного и много однообразно-привычного типа батлфилдов и колофдьютей каждый год. На этом фоне и очень простенький Stray это яркое явление, и казуальный платформер не выглядит чем-то плохим, и даже инди-рогалику Cult Of The Lamb хватило просто быть адекватно нарисованным, а не очередным пиксельартом (механики у многих инди хорошие, а в топы они не попадают, на мой взгляд, как раз из-за графики и бюджетного продакшена). #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