TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← OnePlus Guide

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trouver du contenu similaire

Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2170 · 26 juin

~ TERMINE DEL PROGRAMMA OPEN BETA PER ONEPLUS 5 E 5T ~ #OP5#OP5T#OOS#BETA Con l'uscita delle Open Beta 35/33, OnePlus ha sancito la fine del programma Open Beta per i top di gamma del 2017, OnePlus 5 e 5T. In questo post farò chiarezza sulla situazione e vi spiegherò come tornare alla stabile Cosa succederà ora Se siete sulla OxygenOS stabile, non cambierà nulla. Continuerete a ricevere gli aggiornamenti ogni 2 mesi normalmente. Se siete sulle Open Beta, non riceverete più NESSUN aggiornamento, nemmeno stabile. Come fare quindi? Semplice. Si può tornare alla OxygenOS stabile installando il pacchetto di rollback che trovate nei bottoni. Lo si installa da Aggiornamento Locale come un normale aggiornamento. Attenzione però, perderete TUTTI i dati. In alternativa, esistono le Custom ROM. Consiglio LineageOS, la migliore nella stabilità. E Android Q? Arriverà, tranquilli. Infine, preciso che ogni domanda a cui ho risposto qui sarà cancellata Pierre

Résultats

1 post similaire trouvé

Recherche : #smallmodel

当前筛选 #smallmodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8975 · 12/11/2025 13:03

⭐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