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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #680 · 5.12

Фантасты любят изображать подводные города и всяких подводных жителей. Начиная от Звездных Войн с гунганами, и заканчивая новыми фильмами по комиксам (и их первоисточниками): в DC есть Атлантида, в Марвел вот ввели Талокан (который в комиксах вроде бы тоже буквально Атлантида). И там и там появление подводных людей объясняется как-то так: были обычные наземные люди, потом с ними что-то случилось, воздействие какой-то фигни, они, дескать, мутировали и стали жить под водой. У меня в такие моменты отключается приостановка неверия. Ну не может существо с похожим на человеческое телом постоянно жить под водой. Дерек Кюнскен в книге "Квантовый волшебник", о которой я вам рассказывал, описывает людей, генетически измененных для постоянной жизни в океане. Во-первых, у них нет подвижных век, потому что глаза не нужно смачивать. Крупная относительно тела голова, глаза огромные, чешуя. Во-вторых, хвост вместо ног. И правда, если существа не опираются на поверхность, у них нет необходимости в ногах. Да, по сюжету они изредка выходят на сушу. Тут мы можем для примера посмотреть на животных, которые дышат атмосферным кислородом, но чье тело биомеханически приспособлено к воде: морские котики, тюлени, моржи, пингвины итд. Они на земле довольно неуклюжи, могут разве что медленно переваливаться. В-третьих, люди-рыбы у Кюнскена не используют звуковую речь и общаются колебаниями электромагнитного поля. Обычным людям по сюжету приходится применять специальные синтезаторы голоса, чтобы общаться с амфибиями. Ну и конечно никакой речи не может идти о присутствии рыболюдей на суше и использовании ими человеческих инструментов и инфраструктуры. Их транспортируют в больших чанах с водой под давлением, и такие же делают отсеки в космических кораблях, где они нужны (там в книге эти рыбы могут выдерживать большие перегрузки и поэтому служат пилотами на истребителях). А в фильмах существа с ногами и веками живут постоянно в воде, в темноте и холоде, не имея удобного для передвижения и коммуникации тела. Не верю! Даже по меркам киносказок. Верю в подводный город Восторг из первого Bioshock, в котором просто построенные на дне дома с атмосферой для людей. Там в процессе игры постоянно ощущаешь, насколько чужеродна для человека толща океана вокруг, и как много усилий пришлось приложить инженерам, чтобы сдержать чудовищное давление и обеспечить какую-то возможность передвигаться и вести свою деятельность. #fiction

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