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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #77 · 17.09

В первом выпуске подкаста я говорил, что чёлка в айфонах — очевидно плохое решение, от которого отказались даже те производители, которые копируют айфон. И вот мы увидели на новой презентации Apple, что чёлку уменьшают. Думаю, в следующем поколении её не будет совсем. Apple не может сразу и открыто признать свою ошибку, но медленно и как бы неявно будет. А вот вам второй выпуск. Я поработал над звуком, он стал сильно лучше, хоть и неидеален. Но на записи я немного простывший, и, боюсь, это слышно, так что третий выпуск точно будет ещё качественнее. Решил порассуждать о проблемах UI/UX в популярных сервисах и приложениях. Привел некоторое количество интересных, как мне кажется, примеров. А ещё подкаст теперь доступен в Google Podcasts, (правда, там второй выпуск ещё не синхронизировался). #podcast

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