TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #33 · 19 сеп.

❗️ВАЖНО❗️ 🎾Обратная связь по четвертой неделе интенсива Оставить отзыв на занятия прошлой недели 12 и 15 сентября можно по ссылке: https://forms.gle/HCXZb1B8q77FoGDy8 🎾Обновления в домашних заданиях В домашней работе №3: – исправили ответы на вопросы №2 и №7 – добавили дополнительные 2 попытки, чтобы вы могли снова выполнить откорректированный тест (итого 5 разрешенных попыток) – продлили дедлайн до 24 сентября 23:59 (мск) В домашней работе №4: – поправили прием ответа на вопрос №12 (ранее у некоторых студентов возникали трудности) – добавили дополнительные 2 попытки, чтобы вы могли снова выполнить откорректированный тест (итого 5 разрешенных попыток) – дедлайн остается тем же: 30 сентября 23:59 (мск) 🎾 У меня возникают разные вопросы по задачам — к кому обратиться? К хелперам в Discord-комьюнити: мы раздали роль helpers тем, кто готов помогать начинающим с нуля. Хелперы отображаются красным цветом. Создали 10 мини-групп с 2-3 хелперами в каждой. В ближайшее время начнем распределять по мини-группам студентов, которые оставили реакции под постом о наборе в мини-группы начинающих. Этот пост находится в последнем закрепленном сообщении на канале #python-и-математика: реакции все еще можно оставить, если вы хотите в мини-группу. Хорошей недели! Команда Mathshub

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025 г., 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