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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #849 · 26.07

Робот для мойки окон. Сейчас не так уж и редко встретишь обсуждение роботов-пылесосов. Тема более менее проникает в быт, не только гики и фанаты гаджетов завели себе таких зверей. А вот роботы для мойки окон — пока ещё диковинка. Мои родители пару лет назад поставили панорамные окна, и я им такого подарил. А теперь вот взял сам попользоваться, впервые в жизни. Он очень забавно ползает по стеклу. В целом, впечатления такие же, как от пылесоса: старательный человек уберет/помоет заметно лучше, но в выборе между "робот сделает средненько прямо сейчас" и "человек сделает хорошо, но никогда" побеждает первое. Да, окна мыть, это вам не квартиру убирать. Уборку обычно делают раз в неделю, а окна хорошо если раз в полгода. Казалось бы: "Ну раз в полгода то и самому не лень помыть!" Но, во-первых, всё-таки лень (точнее, некогда из-за работы и более приоритетных дел). А, во-вторых, у мойщика есть важное свойство, которого нет у пылесоса — повышение уровня вашей безопасности. В обычных условиях нужно вставать на подоконник или как-то свешиваться, даже при использовании длинной швабры. Есть хитрые механизмы на магнитах или со специальной ручной для безопасной мойки, но это всё равно требует орудовать в сравнительно опасных условиях. Робот же требует просто поставить его снаружи на край окна, а потом забрать с этого же края. #gadgets

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