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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #706 · 19.12

Поставили индукционную плиту. Технология существует уже очень давно, но дошли почему-то до неё только сейчас (а зря, нужно было раньше). Во-первых, работает на магии. Даже диплом технического вуза не позволяет мне полностью избавиться от вау-эффекта, когда ты ставишь посуду на плиту, никакая конфорка под ней не зажигается, но при этом сама посуда совершенно магически начинает нагреваться целиком. Во-вторых, когда ты видишь, как трёхлитровая кастрюля воды доходит до кипения за 5 минут, а не за 20, то хочется очень громко крикнуть голосом Джесси Пинкмана: "Science, bitch!". Вообще, больше всего поражают как раз вещи, которые ломают привычные представления. Смартфон сложнее, чем индукционная плита, но маленькая коробочка с экраном у меня была ещё в глубоком детстве — тетрис. И не сказать, что смартфон нарушил какой-то обыденный паттерн из устройства мира вокруг — та же коробочка, чуть более цветная. А вот плита совсем другое дело. Она работает не так, как обычная. Да, есть микроволновка, у неё похожий принцип, но там продукт лежит внутри, а ситуация "Положить вещь в закрытый ящик, и она там нагреется" — довольно привычна. Плита же на индукции воспринимается, как что-то из космоса. Очень круто, советую всем, у кого, как у и нас, годами не доходили руки апгрейднуться. #life

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