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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #867 · 17.09

Платформа для разработки игр Unity в своё время совершила революцию. Это, кстати, хороший способ запустить успешный проект: нужно с помощью цифровизации упростить какой-то сложный процесс. Например, Uber упростил заказ такси, Arduino упростил вхождение в любительскую электронику, Тинькофф упростил многие банковские операции и так далее. Вот Unity значительно упростил работу с игровыми движками — сделал простой и логичный конструктор поверх движка, который позволил создавать объекты, анимации, задавать физические параметры и так далее. Это было настолько нужным и удачным решением, что половина игровой индустрии, кроме дорогих высокобюджетных проектов, с тех пор подсела на Unity. Инди-игры и мобильные игры практически целиком на нём, и даже некоторые AAA-компании активно его юзают: например, на нём сделан Hearthstone. И вот несколько дней назад компания объявила, что с 2024 года начнёт взимать с разработчиков деньги за каждую установку каждой игры (до этого были разные уровни платной подписки на движок). Ну, то есть, у тебя уже написан огромный и дорогой проект на движке, существующий много лет, и автор движка, как оказалось, имеет право в какой-то момент сказать: плати мне миллионы долларов или отключай свой проект. Для многих это не просто удар, это полный крах всего бизнеса, построенного на играх. Здесь можно было бы понудеть ещё раз о зависимости от корпораций, но любопытно другое. Игровая индустрия поехала массово хоронить и бойкотировать Unity, а само решение действительно кажется предельно абсурдным. Unity и так зарабатывал очень много, причем, для поддержки движка не нужны значительные траты. Выяснилось, что члены совета директоров, и даже сам генеральный, за последние пару лет продали десятки тысяч своих акций Unity, а новых не купили. Это реально по куче признаков выглядит, как убийство компании изнутри и попытка дожать остатки. Говорят, что проект решил не ввязываться в конкуренцию с растущим по популярности Unreal Engine, у которого вроде как появляется вменяемый инструментарий для людей. Если студии, которые сейчас выражают протесты, не сольются и массово откажутся от использования движка, то коллективно они вполне могут обвалить Unity. Хорошее в этом тоже есть: надеюсь, что подобные события стимулируют развитие опенсорсной альтернативы — Godot. #dev#games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #2bitq

当前筛选 #2bitq清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9516 · 13.02.2026 г., 15:23

🌟Tencent сжали 1.8B модель в 2 бита: 600 МБ веса и Dual-CoT на борту. Tencent Hunyuan выкатили open-source решение для тех, кто хочет запускать LLM локально на кофеварке. HY-1.8B-2Bit - модель, которую утрамбовали так плотно, что она занимает меньше места, чем многие современные мобильные приложения. Модель пилили методом Quantization-Aware Training, который в отличие от PTQ, позволяет адаптироваться к низкой разрядности весов еще на этапе тренировки. За основу взяли backbone Hunyuan-1.8B-Instruct и жестко сжали веса до 2 бит. При этом эффективный размер в памяти получился эквивалентен модели на 300М параметров, а физический вес получился всего 600 МБ. Что самое ценное - сохранили фичу Dual-CoT: модель умеет переключаться между быстрым мышлением для простых тасков и глубоким long-CoT для сложных. 🟡Бенчмарки 🟢По сравнению с fp16-учителем (1.8B), деградация метрик всего ~4%. Это очень мало для 2-битного квантования. 🟢Разница в точности на сравнении с INT4 ничтожна - 0.13%, хотя весит модель в 2 раза меньше. 🟢Если взять плотную модель на 0.5B параметров, то HY-1.8B-2Bit обходит ее в среднем на 16-17%. На GSM8K разрыв вообще дикий: +22.29%. 🟢Prefill ускорился в 3-8 раз, генерация токенов - в 2-3 раза на поддерживаемом железе. 🟡Жирный нюанс Текущая реализация требует поддержки инструкций Arm SME2. Это значит, что вся эта красота заведется только на Apple M4 и MediaTek Dimensity 9500. Если у вас M1/M2 или Snapdragon прошлых поколений - пока мимо. Разработчики обещают подвезти Neon kernel позже. Кстати, GGUF тоже есть, так что если под рукой есть M4 - можно тестить. Остальным остается ждать оптимизации под старые инструкции. 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#2bitQ#Tencent