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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #818 · 12.05

Пока ждал одну книгу, прослушал совсем короткую "Этический инженер" Гарри Гаррисона (в других переводах "Специалист по этике"). Вообще, Гаррисона я когда-то начинал читать — "Крыса из нержавеющей стали" — но по каким-то причинам бросил, не помню. А тут вот вчитался (вслушался). По современным меркам сюжет избитый — человек из развитой цивилизации попадает в мир, едва дошедший до парового двигателя, и начинает там своими знаниями совершать революцию во всех смыслах. Но книга вышла в 1964 году, так что это скорее последующие авторы романов о попаданцах вдохновлялись ей, а не наоборот. Еще могу отметить, что повествование очень сжатое, без лишней воды, события идут плотно, поэтому даже при сравнительной простоте вполне цепляет и не даёт скучать. Задумался о том, что, если у школьной литературы была задача познакомить меня с, собственно, литературой, то эта задача в значительной мере провалена. Большая часть программы была сосредоточена на русской классике и практически полностью игнорировала как зарубежных авторов, так и — что самое обидное — другие жанры. Мне трудно представить, в каком восторге я был бы от вещей вроде "Этического инженера" в старшей школе. Я совершенно точно хотел бы узнать о существовании многих авторов, жанров и произведений еще в 14-18 лет, а не только сейчас, когда есть интернет, и когда я сам прикладываю много усилий к поиску книг. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin