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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #938 · 6.01

Поиграли, наконец, в Гегемонию — это такая асимметричная настольная политико-экономическая стратегия. Асимметрия проявляется в том, что разные игроки играют за разные фракции: рабочий класс, средний класс, капиталисты, государство. При этом возможные действия у всех разные: например, рабочий класс может наниматься на работу к капиталистам, а может, скажем, устраивать забастовки и блокировать производство. Капиталисты при этом могут строить предприятия, лоббировать разные политические курсы и так далее. Кстати, политика и система голосования в игре мне очень понравилась: от неё много зависит, и на неё можно и нужно влиять. Условия победы тоже разные: одним важно преумножить капитал, другим иметь блага вроде медицины и образования, для государства целью является легитимность и так далее. Пока что по первым впечатлениям кажется, что мы только сверху поскребли присутствующую в настолке глубину. По крайней мере, зависимость между действиями разных игроков довольно высока — сильно выше, чем обычно в стратегических играх. И ещё меня порадовало, как работает симуляция: капиталисты хотят платить мало налогов, рабочие хотят высокие зарплаты, в итоге государство оказывается банкротом, и может рухнуть вообще вся экономика. В этой игре твои интересы с одной стороны противоречат интересам остальных, а с другой стороны вы все друг другу помогаете и вообще существуете в рамках одной системы. Но и недостатки тоже есть: во-первых, правила очень сложны и тяжеловесны. Я читал их два дня, и всё равно мы постоянно в них смотрели. Во-вторых, средний класс это просто смешение рабочего класса и капиталистов, почти никаких уникальных механик у него нет. В-третьих, кажется, что эффективная стратегия за каждый класс единственная, но это не точно, нужно больше партий. Надеюсь, удастся ещё в этом году собрать людей на такую масштабную настолку. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientmodels

当前筛选 #efficientmodels清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin