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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #948 · 19.01

Вдогонку к Миру Полудня послушал "Попытку к бегству". Спойлерить не буду, но Стругацкие здесь поднимают идею, которую позже развивают в "Трудно быть богом", и которая несколько в другом виде встречается, например, в "Этическом инженере" Гарри Гаррисона. И вот на этой теме, как мне кажется, жёстко ломается гуманизм и вообще современная классическая гуманистическая идеология, сейчас поясню. В теории радикальный гуманизм очень устойчив к контраргументам, потому что все вменяемые люди хотят жить и хотят, чтобы были живы их близкие. Идея, которая ставит во главу угла ценность человеческой жизни, проста, понятна и выглядит той самой максимой, к которой должно стремиться любое общество. Из-за этого другие идеи, являющиеся производными от неё, сложно отбивать какой-либо риторикой. Например, представление о полной недопустимости физического насилия, кроме как в ответ на другое физическое насилие — на уровне практического понимания работы общества мы знаем, что эта идея нежизнеспособна, но формально спорить с ней означает атаковать частичку гуманизма, который в некотором смысле непоколебим. Вот и герои "Попытки к бегству" добрую половину произведения мучаются, тупят и совершают ошибки из-за своего гуманизма, а в какой-то момент даже начинают сильно раздражать этим (уверен, именно такова была задумка авторов). Однако, гуманизм не может предложить вообще никакое нормальное решение в следующей ситуации (и об этом вообще всё произведение): вы развитая гуманистическая цивилизация натыкаетесь на неразвитую варварскую, в которой часть людей (условно, рабы) жесточайше страдает и умирает из-за другой части людей (условно, господ). Что делать? Оставить всё как есть нельзя — рабы же страдают и умирают. Убить всех господ тоже нельзя — негуманно. Забрать рабов с планеты бессмысленно — господа поделятся на новых господ и новых рабов. Аналогично если забрать господ. Каким-то образом изменить сознание господ, чтобы они отказались от рабов — это нарушение свободы воли, эквивалентно, как было в "Трудно быть богом", убийству одного человечества и созданию на его месте другого. В общем, что бы мы ни придумали, нам неизбежно придётся отойти от понятия ценности индивидуальной человеческой жизни и начать мыслить такими категориями, как стадии развития общества в целом, которые оно должно сначала пройти, чтобы достичь какого-то уровня. И выходит своего рода парадокс: мы не можем применять гуманизм целиком до тех пор, пока наше общество не стало целиком гуманистическим. А оно не стало, пока мы не применяем гуманизм целиком. Вот вам и поломка модели. #fiction#life

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