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: #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