TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15246 · Oct 24

#go#blob_storage#cloud_drive#distributed_file_system#distributed_storage#distributed_systems#erasure_coding#fuse#hadoop_hdfs#hdfs#kubernetes#object_storage#posix#replication#s3#s3_storage#seaweedfs#tiered_file_system SeaweedFS is a fast, simple, and highly scalable distributed file system designed to store billions of files and serve them quickly, especially small files. It uses a master server to manage volumes on volume servers, which handle file data and metadata, enabling very fast file access with minimal disk reads. It supports features like replication, erasure coding, cloud integration for elastic storage, and compatibility with many metadata stores and APIs including Amazon S3. This means you get efficient, cost-effective storage with fast access, easy scaling, and flexible deployment options for large-scale file storage needs. https://github.com/seaweedfs/seaweedfs

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