TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #403 · 31 дек.

С Новым Годом!🎄☃️❄️ Снова этот рубеж подведения итогов и определения планов на следующее 365 дней. Что же мы успели застать в 2к25? 🔸 AI снова делает скачёк в развитии, как по качеству, так и по затратам на ресурсы Продолжая расшатывать все рынки 🔸 Эпичный прорыв цен на железо (из-за первого факта). Сначала оперативка, потом и остальные подтянулись. Успели закупиться вовремя? 🔸 Новый виток "борьбы с интернетом" в РФ Работать всё сложней 🔸 Опенсорсный проект MinIO закрылся Теперь только в облаке и только за денежку Но не всё так плохо! 🔸 Всё больше уверенных мнений, что AI нас не заменит Но всем нужно адаптироваться к новым реалиям и инструментам 🔸 uv ворвался в прод Так и стандартом станет скоро 🔸 Вышел Django 6 Достаточно ли изменений для мажорной версии? 🔸 Вышел PIthon 3.14 с NO-GIL режимом Раньше это считалось невозможным! 🔸 В том же 3.14 мы получили полноценные Субинтерпретаторы и JIT И другие оптимизации 🔸 Язык Rust теперь официально второй язык ядра Linux Хоть и не без проблем 🔸 Проекту pythonotes 6 лет 🎂 Скоро в школу) Мир вокруг меняется постоянно и всё с большей скоростью. Не ищите виновных, просто адаптируйтесь и постоянно учитесь. И всё будет пучком! 😎 Оглядываясь назад в прошлое, задумайтесь, можете ли вы сказать тому себе из прошлого СПАСИБО за то, что вы имеете в настоящем? И хорошенько подумайте в этом настоящем, что нужно делать уже сейчас, чтобы вы из будущего стали лучшей версией себя настоящего и гордились своей версией из прошлого за заботу о будущем. Sir Christopher Edward Nolan :) #offtop

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #ssm

当前筛选 #ssm清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8750 · 13.10.2025 г., 15:05

⚡️Mamba-3 тихо и без объявления вышла на ICLR - и это может стать началом конца эпохи Transformers. Новая архитектура Mamba-3 делает модели быстрее, стабильнее и эффективнее при работе с длинными контекстами. Главная идея - не в слоях внимания, а в state-space моделях, где модель хранит и обновляет внутреннее состояние во времени. 📘Краткие эускурс: - Mamba-1 ввела непрерывную динамику и выборочное обновление памяти - помнила эффективно без высокой цены attention. - Mamba-2 показала, что обновления состояния и attention - это две стороны одной математики, что ускорило вычисления на GPU. - Mamba-3 довела концепцию до зрелости: теперь внутренняя память развивается плавнее и устойчивее за счёт перехода от простого шага Эйлера к трапецеидальному интегрированию. Вместо простого шага Эйлера, как в Mamba-2, Mamba-3 аппроксимирует интеграл обновления состояния не только по правому концу интервала, но усреднением между началом и концом, с коэффициентом λ, зависящим от данных. Это даёт более точное приближение (второго порядка) и делает динамику состояния более выразительной. 🧠Что изменилось под капотом: - Память стала «ритмичной»: теперь модель может хранить повторяющиеся и периодические паттерны (например, структуры языка или музыки). - Новый multi-input-multi-output дизайн позволяет обрабатывать несколько потоков параллельно — идеально для современных GPU. ⚙️Что это даёт на практике: - Эффективная работа с длинными последовательностями: документы, геномы, временные ряды. - Линейное время выполнения и стабильная задержка делают её идеальной для реального времени: чат-ботов, перевода, речи. - Энергоэффективность и масштабируемость открывают путь к on-device AI, где большие модели работают локально, без облака. Mamba-3 - это не просто ускоренная альтернатива Transformers. Это новая архитектура, которая объединяет глубокое понимание контекста, скорость и устойчивость, от серверных систем до умных устройств. 🟢Подробности: https://openreview.net/pdf?id=HwCvaJOiCj @ai_machinelearning_big_data #ssm#mamba3#llm,#architecture#ai