TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← AML

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @MachineLearningResearch · Post #75 · Jun 3

Европейские эксперты выпустили белую книгу о текущем состоянии и перспективах квантового ML Это не просто новая технология, а потенциальная смена вычислительной парадигмы Страны/регионы, которые сейчас создадут правильную экосистему (таланты + инфраструктура + стандарты + применения), получат долгосрочное технологическое лидерство Стратегические выводы из отчета: 1. Мы на пороге технологической революции • Две вычислительные революции происходят одновременно - ML и квантовые вычисления, с разными уровнями зрелости • Их синергия создаст качественно новые возможности, недоступные каждой технологии по отдельности 2. Геополитическая гонка уже началась • ЕС зажат между доминированием США и растущей ролью Китая, особенно в ML • Патенты на применение ML в квантовых вычислениях уже активно регистрируются, в основном в США • Пример #DeepSeek показывает, что инновации и открытые модели могут кардинально изменить баланс сил 3. Критическое окно возможностей: 5-10 лет • Сейчас формируются стандарты и платформы, которые определят будущее • Лидерство в этих областях определяется научным превосходством и способностью создавать интегрированные программные платформы • Кто создаст экосистему первым, тот получит долгосрочное преимущество 4. Ключевые стратегические направления: То, что уже работает-ML для улучшения квантовых систем Это создает немедленную ценность и ускоряет развитие Среднесрочная перспектива (критично для лидерства): • Гибридные квантово-классические системы • Квантовые алгоритмы для конкретных промышленных задач Долгосрочная цель (определит будущее): • Полностью квантовые ML-системы • Принципиально новые вычислительные парадигмы 5. Стратегические рекомендации: - Инвестиции должны идти параллельно в: • Фундаментальные исследования • Прикладные разработки • Инфраструктуру (квантовые компьютеры + классические HPC) - Критически важно: • Создание открытых платформ и стандартов • Подготовка специалистов на стыке квантовых технологий и ML • Баланс между открытой наукой и коммерческой конкурентоспособностью - Энергетический аспект: Необходимо оценивать и оптимизировать энергопотребление как квантовых ML решений, так и классического ML для квантовых технологий Это может стать конкурентным преимуществом Риск для отстающих- зависимость в критических областях (медицина, безопасность, материалы, энергетика) на десятилетия вперед

Hashtags

Results

2 similar posts found

Search: #granite4

当前筛选 #granite4清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8680 · 10/02/2025, 05:01 PM

✔️IBM представила Granite 4.0 — новое семейство open-weights языковых моделей от 3B до 32B параметров. Четыре новые модели: - Granite 4.0 H Small - 32B/9B активных параметров - Granite 4.0 H Tiny - 7B/1B - Granite 4.0 H Micro - 3B/3B - Granite 4.0 Micro - 3B/3B Benchmarking (Artificial Analysis Index): - Granite 4.0 H Small: 23 балла (на 8 выше Granite 3.3 8B), обходит Gemma 3 27B (22), но уступает Mistral Small 3.2 (29) и Qwen3 30B A3B (37). - Granite 4.0 Micro: 16 баллов, выше Gemma 3 4B (15) и LFM 2 2.6B (12). ⚡ Token efficiency: - Granite 4.0 Small — 5.2M токенов - Granite 4.0 Micro — 6.7M токенов Обе модели заметно эффективнее Granite 3.3 8B и большинства non-reasoning моделей <40B. Детали: - Контекст: до 128K токенов - Лицензия: Apache 2.0 - Granite 4.0 H Small доступна на Replicate по $0.06 / $0.25 за 1M input/output токенов - Все модели доступны на Hugging Face - Модель Micro (3.4B) можно запускать полностью локально. 🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/unsloth/granite-40-68ddf64b4a8717dc22a9322d 🔗Unsloth: https://docs.unsloth.ai/new/ibm-granite-4.0 @ai_machinelearning_big_data #AI#IBM#Granite4#LLM#OpenWeights

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15348 · 12/20/2025, 12:00 PM

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk