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: #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