TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14937 · Jul 9

#typescript#api#cms#cms_framework#content_management#content_management_system#customizable#dashboard#graphql#hacktoberfest#headless_cms#jamstack#javascript#koa#koa2#mysql#no_code#nodejs#rest#strapi#typescript Strapi is a free, open-source headless content management system that lets you manage content easily and flexibly, whether you host it yourself or use Strapi Cloud. It works with many databases and lets you build custom APIs, routes, and plugins to fit your needs. You can use any frontend technology you like, such as React, Vue, or Angular, and it comes with a modern, customizable admin panel. Strapi is fast, secure, and scalable, making it simple to deliver content across websites, apps, or devices. This means you get full control over your content and how it’s displayed, saving time and effort while keeping your project future-proof[1][2][3]. https://github.com/strapi/strapi

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