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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #912 · 19.11

И ведь верно, если подумать, мы уже находимся в смешанной реальности. Вот эти все люди с топовыми айфонами, живущие в облезлых стенах, или водители, паркующие Теслу с автопилотом в луже посреди двора. Люди получают зарплату на карту с помощью высокотехнологичной электроники, а затем стоят в огромной очереди к банкомату, чтобы снять бумажки. Мы летаем в космос и лечим вирусные заболевания, но экстрасенсы и инфоцыгане купаются в деньгах, не зная отбоя в клиентах. И не надо думать, что так только в России. В Сан-Франциско бомжи ночуют под пятиполосным шоссе для спорткаров. В Берлине 15 лет назад уже были крутые сквозные поезда метро, по которым, однако, ходили люди-контролёры и проверяли наличие бумажного проездного. Я помню свой первый день в Тайланде: купил в аэропорту симку с мобильным интернетом. Интернет офигенного качества, скорость и покрытие в разы лучше, чем в Европе. Но затем я вышел на улицу и увидел опоры ЛЭП, провода на которых, судя по их виду, монтировал пьяный инвалид — настолько убого, небезопасно и неаккуратно это было сделано (поищите в картинках "провода в Тайланде", поймёте, если не видели). Так что с точки зрения сеттинга "Кибердеревня" это просто русский "Трансметрополитен" — технологии пришли, а разруха много где осталась: как в головах, так и в клозетах. Сериал, кстати, с лёгкостью в одном кадре критикует произвол полиции, а в соседнем продактплейсит вполне государственную СБП. Можно поблагодарить авторов за то, что им удалось не скатиться ни в клюквенную критику России и всего русского, ни в ватную пропаганду. Это просто отражение реальности, в которой есть хорошие вещи, которые нужно хвалить, и плохие, которые нужно ругать. Ну, и вишенкой на торте идут пасхалки, шутки, приколы, мелочи в кадре. Местами они слишком буквальные, местами хочется ставить на паузу, чтобы рассмотреть кадр. Причём, картина в равной степени регулярно отсылается как к советской киноклассике, так и к современным видеоиграм и фантастике. И это любопытно, потому что уловить все такие пасхалки может очень небольшая прослойка людей: наши с вами родители не поймут подмигивания в сторону "Дюны" и "Бегущего По Лезвию 2049", а наши с вами дети не оценят копии сценок из "Белое Солнце Пустыни" и "Любовь и Голуби". Именно поэтому, кажется, будто бы сериал не для всех, и авторы невольно сделали целевую аудиторию довольно узкой. Впрочем, вполне может быть, что верно обратное: детям понравится хайтек, голограммы и роботы, а старшее поколение поностальгирует по былым временам. #fiction

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