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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #677 · 3.12

Ребята из ВК, похоже, чуть-чуть прислушиваются к пользователям. Когда я написал пост про неаккуратность с переносом названий статей, эту проблему довольно быстро исправили. И вот только что я писал вам об опросах в ленте, и о том, что именно на мой взгляд в них нужно спрашивать. Сегодня мне пришло два новых опроса: "Достаточно ли в ленте записей от друзей?" (поставил минимальный балл) и "Насколько лента соответствует вашим интересам?" (поставил 2 из 5). Интересно, как именно такая статистика будет обрабатываться? Вот допустим ответят люди, что записей от друзей недостаточно, и что с этим ВК сделает? Вернёт активность пользователей? Если бы могли, то уж давно сделали бы. Но если вдруг мои посты как-то влияют на происходящее: Уберите, пожалуйста, вкладку "Клипы" в нижнем меню. А лучше вообще вынести вертикальные видео для детей в отдельное приложение. Хотел написать "Вместо этой кнопки сделайте обновляемую подборку авторских текстов"... но, пожалуй, будь я сейчас владельцем крупной соцсети, не поставил бы на тексты. Тяжело смириться с тем, что люди перестали читать, но придётся. Возможно, ВК нужно превратить в русский ютуб. А, значит, наладить систему рекомендаций. Сейчас я захожу в раздел "видео", и там какой-то телевизор для домохозяек. Где коптеры и инженерные блоги? #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #fp8

当前筛选 #fp8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