TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus Guide

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2028 · 15 févr.

~ Aggiornamento HavocOS 2.2 del 15 febbraio ~ #Havocos • Nuova implementazione del display ambient • Aggiunto il color picker per lo sfondo del tema • Aggiunto l'AOD in ricarica • Aggiunta l'opzione dell'accento per i Quick Settings • Aggiunto feedback aptico per le gestures OnePlus • Aggiunto l'home button wake per alcuni dispositivi • Riorganizzazione delle impostazioni Havoc • Migliorata la UI • Rimozione della musica ambient dalla schermata di blocco • Aggiustati i toast con le lingue RTL • Aggiustato il gradient dei QS con l'header attivo • Rimossi i glitch con il music ticker • Aggiustato il layout della navbar compatta • Aggiustata la finestra dell'autofill con il tema scuro • Aggiustato il tema scuro del wellbeing Le modifiche saranno integrate in tutte le builds uscite a partire da ora. Come al solito, pubblicheremo qui le nuove uscite. Pierre

Hashtags

Résultats

1 post similaire trouvé

Recherche : #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08/10/2025 18:50

✔️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