TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15536 · Mar 3

#python#agent#chatbot#large_language_models#llm#llm_agent#mcp#multi_agent#multi_modal#react_agent AgentScope is a simple, production-ready framework to build AI agents fast. Install with `pip install agentscope` (Python 3.10+), then create ReAct agents with tools, memory, voice, human steering, multi-agent workflows, and finetuning in 5 minutes. It supports realtime voice, A2A protocols, RL training, and easy deployment locally, in cloud, or Kubernetes. You benefit by quickly making robust, scalable agents for tasks like games, research, or chats without complex coding, saving time and enabling real-world apps. https://github.com/agentscope-ai/agentscope

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