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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #82 · 10.10

У ВК день рождения. В прошлые годы я писал огромные простыни о том, какие ошибки допускает руководство, как можно было бы их исправить, и желал любимой соцсети всё-таки выбраться из ямы бестолкового менеджмента. С тех пор лучше не стало, поэтому простыню я не буду писать, надоело. Одни из самых пишущих и интересных авторов среди моих знакомых уже почти все ушли по другим соцсетям (даже в отвратительнейший Фейсбук!), и это самый что ни на есть яркий сигнал, на мой взгляд. Но приведу ещё любопытный момент. Под постом гендира ВК бОльшая часть комментариев — негативные или резко-негативные. С одной стороны, значительная часть этих комментариев про платную музыку, то есть от детей или дураков, которых можно игнорировать. С другой стороны, когда тот же Телеграм пишет новости о себе, ответы в основном положительные и хвалебные, даже восторженные. Но администрация, конечно, об этом нюансе задумываться не станет. У них там статистика про миллиард просмотров видео в день, отчёты о росте, им не до этого. #web

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