TGTGInsightintelligence telegramLIVE / telegram public index
← Writing Way

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trova contenuti simili

Canale sorgente @WritingWay · Post #1206 · 18 apr

SI DICE PER ESEMPIO O AD ESEMPIO? ✍🏻 Conoscere è migliorare #scrittura#writingtips ✍🏻 Sono utilizzabili entrambe le forme, ma con accortezza fonetica. Se nella frase prevale il suono a, non dovreste scrivere "ad esempio"; "per esempio" andrebbe usato dopo aver verificato se nella frase prevalgano o meno i suoni p o r. ⛔️😱 Potreste dire: "ad esempio" contraddice la regola della d eufonica. Perché la d va inserita anche se "esempio" non inizia con "a"? ➡️ Si tratta di un caso di locuzione cristallizzata, facente parte di quelle locuzioni che così sono entrate nel lessico e così andrebbero scritte. Altri esempi: "ad eccezione di", "dare ad intendere". ❇️ Mi affascina e mi stupisce la nostra lingua per tutte le sue incredibili regole e variazioni. @writingway 🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.

Risultati

1 post simile trovati

Cerca: #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