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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #987 · 31.05

Под влиянием поста Беспалова подумал о том, что для меня все виды деятельности располагаются в матрице "Интерес - Понимание". 1. Неинтересно и непонятно: артхаус-кино, современная молодёжная музыка, низкоуровневое программирование, тикток, животноводство, скульптура, эстонский язык и т.д. Все вещи, которые нельзя постичь беглым взглядом или просто в рамках обычной бытовой жизни, а погружаться сильнее мне не хочется, потому что они вызывают либо нейтральные эмоции, либо отрицательные. Если вкусы мои не изменятся, то вряд ли я когда-либо стану ими заниматься. Разве что за очень много денег или под давлением обстоятельств. 2. Неинтересно, но понятно: футбол, выращивание картошки на огороде, программирование на PHP, старые видеоигры, мытьё полов, инстаграм, плёночная фотография, городское фентези и т.д. Вещи, в которые я погружен хотя бы чуть-чуть в силу обстоятельств и окружающей среды, в процессе обычного быта, либо потому что они очень простые и примитивные. Но при этом никакого желания и интереса у меня нет. Иногда я чем-то таким занимаюсь из-за необходимости: ради друга можно сыграть в старую видеоигру, ради чистоты в квартире помыть пол, ради огромных денег написать что-то на PHP. Но в целом это рутина из-под палки. 3. Интересно, но непонятно: топология, кузнечное ремесло, рисование, столярное дело, большой теннис, плавание с аквалангом, теория струн, функциональное программирование и т.д. Всё, что вызывает интерес, но до чего я не добрался и, возможно, никогда в жизни не доберусь. Мир слишком многообразный, нельзя объять необъятное, нельзя заниматься абсолютно всем. Но в этом списке потенциальные претенденты на какое-нибудь будущее хобби. И ещё всегда может оказаться, что после погружения мне это дело не понравится, либо я обнаружу у себя отсутствие способностей к нему. 4. Интересно и понятно: работа (программирование на C#, управление командой, архитектура), текущие хобби (настолки, электроника, 3D-печать), замороженные хобби (мотоциклы, дроны, пет-проекты), совместный досуг с семьёй. Это то, чем я занимаюсь, если могу. Скажем, дроны заблокированы на неопределённый срок, мотоциклы на паузе, но при возникновении обстоятельств я к этим вещам буду возвращаться. А если условия есть, то, собственно, эти занятия и составляют основную часть моего времени жизни. #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