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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #873 · 23.09

Приехали фотки с DotNext. Как вы помните, неделю назад мы с коллегой выступили на этой конференции. В прошлом году на мой личный взгляд DotNext выдался вялым (я был там как участник): мало людей, скучноватые доклады. Злые языки заявляли, что это, во-первых, из-за ухода западных компаний: дескать, Майкрософт может рассказать что-то интересное, а МТС или Тинькофф не может; во-вторых, из-за того, что все айтишники, разумеется, уехали из страны. В этом году у конференции явно открылось второе дыхание (видимо, айтишники вернулись обратно, ага). Во-первых, людей было очень много. Так много, что организаторы, по-видимому, не рассчитывали на такой наплыв: площадка не справлялась. Это, пожалуй, единственное замечание — в залах то и дело не хватало мест, на обеде невозможно было найти себе стол, отстояв перед этим огромную очередь. С другой стороны, приятные впечатления от такой сильной востребованности конференции перевешивают любые проблемы. Во-вторых, что тоже важно, доклады офигенные, один лучше другого. Было очень трудно выбрать, на какие идти (обычно параллельно шло по три доклада в трёх залах). Узнал несколько очень интересных для себя новых вещей, да и в целом всегда любопытно посмотреть на чужой опыт. Наш доклад по DDD собрал полный зал — организаторы даже доносили стулья. Местами вышло хорошо, местами, конечно, есть куда развиваться. Получили в целом положительные отзывы. Среди критики есть обоснованная (например, мы не слишком внимательно проверяли код на слайдах), но есть и немного откровенного хейта. Его очень мало, буквально от пары человек (из нескольких сотен общей аудитории доклада), но, мне казалось, что в профессиональном сообществе народ старается вести себя, хм..., профессионально :) По слухам кое-кого не взяли выступать с примерно такой же темой, как у нас, так что источник хейта тоже понятен. Ещё любопытный момент. У нас был доклад о практическом применении DDD: мы взяли настоящую архитектуру со своей работы, заменили там названия сущностей, упростили и рассказали в виде доклада. При этом получили несколько комментариев в духе: "Так не бывает, это всё теория, на практике не применимо". Вроде и критика, а вроде и гордость берёт за то, что мы сделали так, как другие считают невозможным. В общем, очень круто. Спикерам дают проходку на все конференции сезона, так что я загляну как участник ещё на несколько. А в следующем году буду, наверное, снова подаваться докладчиком. Ещё есть, что рассказать. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tinyaya

当前筛选 #tinyaya清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9545 · 18.02.2026 г., 15:34

Tiny Aya: семейство мультиязычных SLM. Cohere Labs выкатили семейство моделей Tiny Aya на 3 млрд. параметров с контекстным окном 8К, которое поддерживает 70+ языков. Семейство заявляется как достойный кандидат для локальных переводчиков, чат-ботов и образовательных тулзов в оффлайн-режиме. Если необходимо, чтобы было быстро, локально и переводить суахили или кхмерский лучше, чем Llama - это вот оно. 🟡Фишка релиза в дата-инжиниринге. Tiny Aya учили на 6 трлн. токенов, а проблему нехватки данных для редких языков решали через синтетику от моделей-учителей (своя Command R + DeepSeek-V3). Вместо того чтобы учить одну модель всему сразу, разбили данные на языковые кластеры (Европа, Азия, Африка и т.д.) и дотюнивали отдельные ветки, после чего смержили эти региональные чекпоинты в глобальную модель Tiny Aya Global. 🟡Состав семейства Tiny Aya Global: Универсальный чекпоинт для всех языков. Tiny Aya Earth: Африка и Западная Азия. Tiny Aya Fire: Южная Азия. Tiny Aya Water: Азиатско-Тихоокеанский регион и Европа. Мы тут GGUF: Есть к каждой версии в 4, 8 и 16-бит. iOS и Android: модели доступны в PocketPal 🟡Результаты тестов Global-версия бьет Gemma 3-4B в 46 языках из 61 на бенче WMT24++. На iPhone 17 Pro выдает 32 токена/сек, на стареньком iPhone 13 - около 10 токенов/сек в квантовании Q4_k_m. Самый высокий показатель безопасности (91.1%) среди конкурентов (Qwen3-4B, Ministral-3-3B). 🟡Капля реализма Это 3B модель. В сложных задачах она очевидно хуже или где-то рядом с одноклассниками, чудес ждать не стоит. Несмотря на заявленное разнообразие, английский язык занимает львиную долю датасета во всех кластерах. При сильном сжатии (ниже Q4) качество начинает заметно страдать, особенно на редких языках. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License. 🟡Блогпост 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#TinyAya#Cohere