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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #980 · 5.05

В наш век высоких технологий религия почти не потеряла своего влияния. Думаю, дело в том, что людям нужны ритуалы и системы правил. А, если посмотреть со стороны, то ритуал это тоже система правил: набор некоторых заранее определённых действий, которые ты должен совершить. Мозгу легко работать по шаблону и сложно импровизировать и действовать нестандартно. Мы получаем удовольствие, когда точно знаем, какое действие следующее, что нужно делать вот прям сейчас. И испытываем негатив и раздражение, когда не знаем. Этот принцип используют все механизмы с религиозными признаками. Корпорации строят экосистемы не только ради монополизации, но и для создания наборов правил, от которых клиенты будут получать удовольствие. Именно поэтому условный Apple может продавать своим религиозным фанатам какую-нибудь подставку за тысячу баксов, хотя её настоящая цена в десять раз ниже: подставка от Apple это вещь, вписывающаяся в систему, и поэтому можно не переживать, что правила этой системы будут нарушены добавлением нового элемента. Если бы правила были нарушены, мозгу пришлось бы работать над тем, как этот элемент встроить, а он этого делать не хочет, так что лучше заплатим тысячу баксов. Ритуалы, при этом, упрочняют нашу приверженность правилам. Нам приятно и понятно выполнять ритуал, а он награждает нас эффектом укоренения в системе. Очередь в Apple Store за новыми айфонами в день выхода концептуально ничем не отличается от очереди в церковь на какой-нибудь религиозный праздник (Яблочный Спас, лол): и там и там люди потратят время и ресурсы, выполняя понятный им ритуал, чтобы обновить и укрепить свою связь с религией. И получат от этого много удовольствия, разумеется. С Пасхой всех, кто считает это поздравление приемлемым в свой адрес. Остальные же ждите ближайшего религиозного события из ваших систем и ваших ритуалов. #life

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