LA REVISIONE DEI TESTI - EDITING✍🏻📕
"Non esistono grandi scritture, ma solo grandi riscritture".
#scrittura#writingtips
✍🏻Prendine atto: non puoi fare a meno di rivedere quello che scrivi, è nella fase della revisione che miglioriamo davvero il testo.
✅ L’editing è una FORMA MENTALE: richiede duttilità di pensiero. Non attaccarti a quello che hai scritto, se è il caso modifica.
✅ L’editing è NECESSARIO, sempre.
✅ L’editing deve essere inteso come IL TEMPO DEL MIGLIORAMENTO.
✅ Il PRIMO EDITING lo deve fare l’autore.
✅ Per fare bene editing è necessario DISTACCAMENTO dal testo altrimenti non sarà mai efficace.
✅ Bisogna DISTINGUERE editing sui tuoi testi dall’editing che potresti fare sui testi degli altri. Cambia del tutto l’approccio. Se analizzo un testo di un altro devo mettermi sulla stessa lunghezza d’onda dell’altro, non devo entrare con i miei gusti, con il mio “mi piace” se no sbaglierei del tutto il lavoro di editing.
✅ L’EDITING AGISCE SUL CERVELLO: quando correggiamo i nostri testi stiamo lavorando sul risultato del pensiero, sul pensiero che ha preso forma. Andare ad agire su quelle parole per migliorarle significa agire sulle connessioni neuronali. Ci pensiamo? Quanto bene faccia alla nostra espressività, al nostro patrimonio intellettuale l’editing?
@writingway
🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.
🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом!
🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте).
🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность.
🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий.
🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding.
🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах.
🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship.
🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking.
▪Попробовать: https://chat.qwen.ai
▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list
▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d
▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a
▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b
▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj
@ai_machinelearning_big_data
#AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin
✔️ Sakana AI придумали, как LLM самим сортировать контекст по важности
Обычные языковые модели читают текст как одну длинную ленту.
Что ближе к началу внимания - то “важнее”.
Что дальше - то модель видит хуже.
И тут появляется проблема: если важный факт спрятан где-то далеко среди шума, модель может его просто не использовать.
Она тратит внимание на всё подряд, вместо того чтобы сосредоточиться на главном.
Sakana AI предложили решение - RePo (Context Re-Positioning).
Идея очень понятная: модель получает модуль, который позволяет динамически “перепозиционировать” контекст.
Примерно как человек:
ты читаешь длинный документ, понимаешь, что важная часть была 20 страниц назад - и мысленно перечитываешь её, а лишнее игнорируешь.
Что делает RePo
- подтягивает важные куски информации ближе
- отодвигает шум и лишний текст
- помогает вниманию модели фокусироваться на нужном
В модели есть обучаемый модуль, который **переназначает позиции токенов по смыслу**, а не по порядку
✅ важно = то, что помогает уменьшать ошибку модели и правильно решать задачу
❌ второстепенно = то, что не помогает (шум), поэтому “отодвигается” по позициям
В результате модель с такой памятью начинает лучше работать там, где LLM обычно страдают:
- когда контекст длинный
- когда много шума
- когда важные детали раскиданы далеко друг от друга
- когда данные структурированные (таблички, списки, правила)
Авторы показывают, что RePo даёт заметный прирост устойчивости, при этом не ухудшая общее качество.
▶️ Устойчивость к шуму (Noisy Context)
Средний результат по 8 noisy-бенчмаркам:
- Обычный RoPE: 21.07
- RePo: 28.31
🟡 Прирост: +7.24 пункта (сильно)
Авторы отдельно фиксируют ключевую цифру:
на noisy-eval (4K контекст) RePo лучше RoPE на +11.04 пункта.
🔥 Примеры прироста на конкретных задачах
(везде RePo > RoPE)
- TriviaQA: 61.47 → 73.02 (+11.55)
- GovReport: 6.23 → 16.80 (+10.57)
- 2WikiMultihopQA: 23.32 → 30.86 (+7.54)
- MuSiQue: 7.24 → 13.45 (+6.21)
Это шаг к моделям, которые не просто “читают что дали”, а умеют сами организовать свою рабочую память.
🟡Подробности: pub.sakana.ai/repo/
🟡Статья: arxiv.org/abs/2512.14391
@ai_machinelearning_big_data
#RePo#SakanaAI#LLM#AI#AIAgents#Context#LongContext#Attention
📊 AI-автоматизация на страже новостей!
За период 07.07.2025 – 10.07.2025 наша система автоматически проанализировала для вас:
191 топовый сабреддит
449 Twitter-аккаунтов
29 Discord-серверов (226 каналов, 12 761 сообщений)
⏳ Экономия вашего времени:
Если бы вы читали это вручную со скоростью 200 слов в минуту, ушло бы целых 806 минут — а так, всё самое важное уже собрано в одном месте!
tags:
companies #xai#perplexityai#langchain#cursor#cline
models #grok4#grok4heavy#claude4opus
topics #modelreleases#benchmarking#longcontext#modelpricing#modelintegration#voice#performance#scaling#gpuoptimization
people’s #elonmusk#aravsrinivas#igorbabuschkin#yuchenj_uw