TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14847 · Jun 20

#java#bedrock#bedrock_edition#bedrock_to_java#bungee#fabric#geyser#geysermc#hacktoberfest#java#java_edition#minecraft#minecraft_bedrock_edition#packet#pe#protocol#proxy#spigot#translator#velocity Geyser is a free tool that lets you play Minecraft across different versions by connecting Minecraft Java Edition servers. It works by translating data between the two game versions, enabling cross-platform play on devices like Windows, iOS, Android, and consoles. You can install it as a plugin or standalone, and it supports recent Minecraft versions. This means you can join Java servers even if you only have Bedrock Edition, expanding your multiplayer options without needing a separate Java account if you use the Floodgate plugin. It’s great for seamless crossplay but may have some minor limitations due to game differences[1][2][5]. https://github.com/GeyserMC/Geyser

Results

1 similar post found

Search: #fp8

当前筛选 #fp8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