智能视界
@AITimes365 · Post #253 · 14.10.2025 г., 07:23
#境内AI#蚂蚁集团#Ring1T#Ling1T 蚂蚁集团正式推出万亿参数思考模型Ring-1T，并全面开源模型权重、训练配方。 开源地址 / 在线体验 来自频道：智能视界
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #120 · 17 јул.
Опубликовал для вас один из своих учебных проектов моего курса про PySide2 — LaunchPanel. Это панель, которая выезжает сверху экрана когда к ней подводишь курсор. Содержит кнопки для запуска любых команд. 🔸 можно добавить любые команды 🔸 одна кнопка может содержать много вариантов одной команды. Доступ к ним через контекстное меню 🔸 панель настраивается через файлы конфига Но самое главное в этом проекте то, что почти каждая строка задокументирована!😱 Что используется в проекте? 🔸 стилизация виджетов через StyleSheet 🔸 настройка отображения окна как панели без рамок, заголовка и всего остального 🔸 использование файлов конфига 🔸 HTML текст в виджетах 🔸 анимация свойств виджета (позиция и прозрачность) 🔸 реакция виджета на курсор 🔸 запуск подпроцессов 🌎 Исходники забираем здесь Смотрите, изучайте, пользуйтесь 😉 #qt#source
Резултати
Пронајдени 2 слични објави
Пребарај: #ling1t
当前筛选 #ling1t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