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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #735 · 14.01

Оказывается, акции Ubisoft за прошлый год просели прочти втрое, то есть компания потеряла несколько миллиардов евро капитализации и по слухам ищет, кому себя продать. Та самая, которая сделала Far Cry, Assassins Creed, Splinter Cell, Rayman, Prince of Persia и несколько других великих серий с множеством не менее успешных сиквелов-триквелов. Пишут, что доход компании приносят в основном старые игры, а всё новое в производственном аду или отменяется. Несмотря на то, что я истовый фанат тех же ассасинов или например Сэма Фишера, мне не слишком жалко компанию, потому что последние годы она занималась какой-то фигнёй. Ну нельзя настолько исказить любимые игроками концепции и механики и не получить за это расплату по кармическому закону. В последних ассасинов невозможно играть: я покупал в своё время три разные новые части, и каждую бросил через пару часов. Вместо выделения ресурсов на многообещающий Beyond Good and Evil 2 юбики занимаются превращением хорошей серии в невнятные сессионки с повторением одинаковых механик. Впрочем, даже не знаю, какая из крупных компаний по играм сейчас делает что-то хорошее. #games

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