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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #994 · 11.07

Мастерская 1/4 Наконец доделали ремонт на втором балконе. Это был не самый простой процесс, на который я убил свой майский отпуск, несмотря на то, что работы выполняла фирма. А для установки декоративной рейки пришлось смоделировать и напечатать для рабочих на 3D-принтере специальные шаблоны по разметке и позиционированию. Дизайн придумали вместе с Юлей. Сейчас начал создавать в этом помещении свою мастерскую: хранение инструмента, деталей, место для пайки и других работ, зоны под 3D-принтеры и может другие небольшие станки. Да, знаю, что вы подумали — такое красивое помещение и под мастерскую. И я даже согласен с этим. Но мастерская нужна, других мест под неё нет (если не считать абсурдные варианты типа "идти зимой в гараж каждый раз, когда нужно что-то припаять). Поэтому всё буду делать так, чтобы максимально не повредить оформление: всё будет навесное и демонтируемое. Буду показывать, что получается, stay tuned. #diy#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