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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #990 · 26.06

Сегодня официально закрыта ICQ. А у меня был когда-то семизнак, кажется. Удивительно, что я не помню момента, когда перестал пользоваться ICQ. Вот только что я запускал её каждый день, чтобы переписываться с одноклассниками. Точнее, я пользовался QIP Infium. Он не только радовал богатыми настройками, но и был написан на Delphi, что для меня по тем временам было близко, т.к. я сам писал на Delphi. Хотя в опенсорс автор, вроде бы, так ничего и не выложил. Так вот, QIP стоял у меня на автозапуске при включении компьютера. Я тщательно следил за папками в контакт-листе, обновлял статус, настраивал темы и звуки. Ладно, моя первая в жизни переписка с другим человеком через сеть состоялась не в аське, а в... HyperTerminal (Дима К, привет, если читаешь это). Тем не менее, даже до появления выделенного интернета, будучи на DialUp я всё равно сидел в аське постоянно. Ох, какие драмы там разыгрывались и судьбы решались! И вот, наступил момент, когда я запустил QIP в последний раз. Я не помню, когда, и сколько лет с тех пор прошло. Костяк моего круга общения перетёк в Skype и ВКонтакте. Да, был довольно длинный период, когда Skype для меня и друзей служил основным мессенджером, что сейчас звучит немного странно. В какой-то из дней я последний раз нажал на крестик в QIP, и больше никогда его не запускал. Пишут, что аську убила реклама (но я, как пользователь QIP, этого не видел). А, может быть, они слишком медленно среагировали на рост мобильного рынка, и там уже появился WhatsApp и всё отжал (один из худших моментов в истории человечества). Но факт остаётся фактом: аська умерла лет 10 назад, и вот сейчас её, наконец, с почестями проводили. #web

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