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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #7 · 14.02

Я регулярно участвую в хакатонах и конкурсах для разработчиков. При всей прелести основной работы, в ней частенько не хватает творческой активности, поэтому меня спасают конкурсы с относительно свободными задачами. Там можно не только выиграть ценные призы, но и поделать что-то нестандартное. А это и приятно само по себе и полезно для программиста, как источник новых знаний и нового опыта. В этот раз мы с командой приняли участие в хакатоне от Яндекса и Великого Новгорода. Цель была такая: создать навык (то есть голосового чат-бота) для «Алисы», который будет интересен гостям и жителям этого города. Подробнее в статье. #dev#hacks https://teletype.in/@clockstackwheels/novgorod-hack

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale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