TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14777 · Jun 3

#other#applications#coderquad#college#fulltime#hacktoberfest#jobs#newgrad#position#posting#university This resource is a regularly updated list of entry-level jobs for new graduates in software, tech, computer science, product management, and quantitative roles for 2024 and 2025, organized by Coder Quad and Simplify[1][2][4]. It features a wide range of open positions from top companies, sorted by category like software engineering, data science, AI, quantitative finance, and hardware engineering. The list is easy to browse, with direct links to apply for each job, and is updated daily so you always see the latest opportunities. You can also use tools like Simplify’s browser extension to autofill job applications and get email alerts for new roles, saving you time and effort. This helps you quickly find and apply for jobs that match your skills and interests, making your job search much easier and more efficient[1][2][4]. https://github.com/SimplifyJobs/New-Grad-Positions

Results

1 similar post found

Search: #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 11/12/2025, 01:03 PM

⭐VibeThinker-1.5B - миниатюрная модель, которая показывает SOTA-результаты в задачах рассуждения. 🚀Производительность: одна из лучших на AIME24/25 и HMMT25 - превосходит DeepSeek R1-0120 по математическим задачам и опережает модели такого же размера в соревновательном программировании. ⚡Эффективность: всего 1.5B параметров. то есть в 100–600 раз меньше, чем гиганты вроде Kimi K2 и DeepSeek R1. 💰Стоимость: полный пост-тренинг обошёлся всего в $7.8K, примерно в 30–60 раз дешевле, чем у DeepSeek R1 или MiniMax-M1. Модель основана на Spectrum-to-Signal Principle (SSP) и MGPO-фреймворке, оптимизирующих процесс рассуждения. 📦Model:https://huggingface.co/WeiboAI/VibeThinker-1.5B 💻GitHub:https://github.com/WeiboAI/VibeThinker 📄Arxiv:https://arxiv.org/abs/2511.06221 @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Reasoning#OpenSource#SmallModel