TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #228 · 19 мар.

Стандартная Django админка работает стабильно но не могу сказать что она меня устраивает. Да, есть базовый набор стандартного функционала, но чего-то всегда не хватает. Может автокомплитов а может тёмной темы. 😎 Долгое время я использовал DjangoSuit, но проект заглох на невыпущенной альфе 2й версии которая в Django3 и вовсе не поддерживается. Что же можно сегодня посоветовать? На сегодняшний день у меня два фаворита: 🚀 DjangoJET 🌎 сайт 🗄 репозиторий ▶️ видео Крутая и красивая админка с кучей плюшек. ▫️автокомплиты с AJAX подгрузкой ▫️темы ▫️дашборды ▫️респонсив ▫️кастомизация панелей прямо в админке Стоит денег для коммерческих продуктов. Для опенсорса бесплатно (AGPL)! 🎷Django Jazzmin 🗄репозиторий Не такая пафосная но от этого не менее крутая админка. ▫️полностью кастомизируется ▫️много готовых тем и возможность собрать свою прямо в админке ▫️Bootsrtap Model окна вместо всплывающих окон ▫️интегрирован Select2 ▫️респонсив Знаете еще крутые админки? Напишите в комментах! #django#libs

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