TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15298 · Nov 12

#python#android#android_emulator#google_apps#kernelsu#magisk#magiskonwsa#magiskonwsalocal#subsystem#windows#windows_10#windows_11#windows_subsystem_android#windows_subsystem_for_android#windows10#windowssubsystemforandroid#wsa#wsa_root#wsa_with_gapps_and_magisk#wsapatch Windows Subsystem for Android (WSA) support ended on March 5, 2025, and the Amazon Appstore was removed from the Microsoft Store, but you can still manually install and use WSA on Windows 10 or 11 via unofficial builds like WSABuilds from GitHub. These builds include options with Google Play Services and root access (Magisk). If you face issues with apps crashing or not starting after recent Windows updates, try using older or "NoGApps" builds as workarounds. Backing up your data before uninstalling or updating WSA is recommended. This lets you keep running Android apps on Windows despite official support ending. https://github.com/MustardChef/WSABuilds

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