TGTGInsightintelligence telegramLIVE / telegram public index
← Writing Way

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Trova contenuti simili

Canale sorgente @WritingWay · Post #1245 · 4 ott

L'ARTICOLO DAVANTI AI COGNOMI sì o no? ✍🏻😎 #scrittura#writingtips#wearewriting ⏩ La risposta è NO, non si mette. Ma, eh, nella nostra lingua bisogna spesso distinguere. ✅ Sì davanti a nomi di personaggi famosi: il Manzoni, per esempio. Ma pare non ci vada (perché non è chiaro) se il nome del personaggio è familiare: Colombo invece che il Colombo. Poi, chi decide se ci sia più familiare Alessandro o Cristoforo? ✅ No davanti ai nomi di personaggi stranieri (Stevenson e non lo Stevenson). Forse perché non ci sono familiari? ✅ Si sosteneva che andasse messo davanti ai cognomi femminili (perché mai?), per esempio La Pausini e non Pausini. Per fortuna questa regola sta decadendo. ✅ L'articolo si metterebbe - ma non è una regola - davanti ai nomi di aziende (La Bialetti). 🚀La scelta migliore su cui molti concordano? Non mettere l'articolo davanti ai cognomi. Non si sbaglia mai. @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