TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #323 · 9 авг.

Приветствую подписчиков. Я даже несколько удивлён как это вы еще не разбежались 😻)) Многие мне пишут в личку с вопросом "Где брать курсы если сайт закрылся?". Отвечаю — сайт не закрылся❗️ Ввиду некоторой обстановки 💣⚔️🚓💥 мой хостинг (Украинский кстати) немножко "закончился". Мой хороший знакомый, админ данного хостинга, включил мой сервер на пару часов и я скачал все данные. После чего создал новый сервер в Европе и поднял там сайт. На данный момент я закончил настройку и теперь сайт снова доступен. А так же добавил домен COM, для тех у кого RU блокируют. Теперь сайт доступен по адресам: https://cgninjas.ru/ https://cgninjas.com/ (возможно на com почта не будет работать) Также просят выложить всё на Youtube или на Torrent. Да я не против, только исходники у меня пропали вместе с HDD, так что надо потратить немало времени чтобы скачать, систематизировать и залить. Если вдруг выкрою недельку на это, то обязательно сделаю))) ▫️Погодите, а что с каналом? он тоже всё? Нет, ввиду всё тех же событий 💥 потух творческий запал, и мотивация пропала... Но идеи есть, заготовки тем тоже. Возможно, я жду хороших новостей. Обязательно продолжу серию заметок... надеюсь скоро. А до тех пор я не хочу вас раздражать глупой рекламой глупых каналов (которые запрудили телеграм и предложения которой приходят регулярно) а лучше просто помолчу. "Благодарим за понимание ©" ЗЫ. Не пишите пжлст в личку, есть чат для этого ➡️CGNinjasChat #offtop

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #reasonin

当前筛选 #reasonin清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin