TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14753 · May 26

#tree_sitter_query#hacktoberfest#neovim#nvim_treesitter#tree_sitter Nvim-treesitter is a plugin for Neovim that makes it easy to use Tree-sitter, a modern parsing tool, for better syntax highlighting and code understanding in your editor[1][2]. It automatically installs and manages language parsers, so you don’t have to do it manually, and supports many programming languages out of the box. With nvim-treesitter, you get more accurate and faster syntax highlighting, smarter code navigation, and features like incremental selection, indentation, and code folding, all based on the actual structure of your code[4]. This means your code is easier to read and work with, and you can move around and edit code more efficiently. While some features are still experimental, using nvim-treesitter can greatly improve your coding experience in Neovim. https://github.com/nvim-treesitter/nvim-treesitter

Results

1 similar post found

Search: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 10/08/2025, 06:50 PM

✔️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