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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #96 · 29.10

Съездил в командировку в Горький. Сейчас он, конечно, называется Нижний Новгород, но было бы здорово оставить старое название. Во-первых, не было бы путаницы с Великим Новгородом. Во-вторых, представьте, какая интересная эмоциональная энергетика в названии Горький. И местные это всячески обыгрывают. Помимо просто повсеместного исторического наследия есть, например, сеть кофеен «Сладкий Горький», а в отеле подавали чай «Горьковский». Много чего не успел, не посмотрел, был буквально на пару дней по работе. Даже в метро не спустился. Но чувствуется хороший туристический потенциал, обязательно сюда вернусь. Из-за особенностей рельефа часть города находится на возвышенности, а часть в низине. Поэтому да, есть верхний Нижний Новгород, и нижний Нижний Новгород. Но Горький всё равно круче. В детстве я слышал такую шуточную загадку: дракон-сладкоежка съел все города, но один оставил, какой? #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025 г., 18:50

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8