@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
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #281 · 18 авг.
Что-то вы гоните насчет "привычного вида формата 755 и 644". Я вот вообще не понял что это!😳 Действительно, что означают цифры которые мы получили в прошлом посте? Это кодировка, заключающая в себе режимы доступа к файлу. Подробней можно почитать в статье про chmod. Там можно увидеть альтернативное обозначение того же самого с помощью символов r w x, что значит чтение, запись, исполнение. Чтобы преобразовать восьмеричное число в такое обозначение в Python есть готовая функция >>> stat.filemode(0o755) '?rwxr-xr-x' Мы видим 3 группы по 3 символа, дающие 3 типа доступа для 3 типов юзеров. А что за знак вопроса в начале? Давайте передадим в эту функцию необрезанное значение от os.stat >>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode) 'drwxr-xr-x' Это данные, которые мы безжалостно обрезали в прошлый раз😼 Первый символ обозначает тип объекта. Это может быть файл (-), директория (d) или симлинк (l). Вот простая схема данной кодировки [1][3][3][3] │ │ │ │ │ │ │ └──> Others Permissions │ │ └─────> Group Permissions │ └────────> Owner Permissions └───────────> File Type (разверните экран если вы с телефона) Если вы попробуете получить пермишены для симлинка то получите пермишены для файла >>> path = '.venv/bin/python3' >>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode) '-rwxr-xr-x' Чтобы получить свойства именно симлинка, нужно это явно указать >>> stat.filemode(os.stat(path, follow_symlinks=False).st_mode) 'lrwxrwxrwx' #tricks#basic
Пребарај: #ling1t
@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
@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