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: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12.11.2025 г., 13:03

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel