TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #48 · 8 мар.

Всё начиналось с библиотеки six, что означает цифру 6 и является результатом умножения 2*3 (напомню что six это библиотека для написания кода одновременно совместимого для Python 2 и 3). Но как обычно всегда найдется тот, кому не всё понравится и он напишет свой вариант) В итоге получаем небольшой ряд "числовых" библиотек примерно для одного и того же https://pypi.org/project/six/ https://pypi.org/project/eight/ https://pypi.org/project/nine/ Выглядит забавно. Я решил проверить, есть ли другие библиотеки с числом в названии, хотя бы до 20. И вот что нашлось: https://pypi.org/project/one/ https://pypi.org/project/two/ https://pypi.org/project/three/ four - свободно https://pypi.org/project/five/ https://pypi.org/project/six/ https://pypi.org/project/seven/ https://pypi.org/project/eight/ https://pypi.org/project/nine/ ten - свободно https://pypi.org/project/eleven/ https://pypi.org/project/twelve/ thirteen - свободно fourteen - свободно fifteen - свободно https://pypi.org/project/sixteen/ seventeen - свободно nineteen - свободно twenty - свободно Назначения у этих проектов, конечно, разные. Есть и заброшенные и популярные. Но места еще есть 😊 Занимаем пока свободно! PS. Всех уделал Em Fresh со своей линейкой Python-альбомов😁 (жмакнуть show more) PPS. Всех читательниц моего канала поздравляю с праздником 🌼🥳💐 #offtop#libs#2to3

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