智能视界
@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
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #84 · 13 мај
В продолжение прошлого поста про цифры в мире строк. Почему методы isdigit() и isnumeric() не определяют в строке float и отрицательные значения? Дело в том, что эти методы работают с ЦИФРАМИ, то есть с единичным символом. А строка "-2" или "3.4" это уже ЧИСЛО. То есть не символ а значение, записанное несколькими символами. Все озвученные методы проходятся по каждому символу строки и проверяют их индивидуально. В юникоде есть символы цифр с точками "🄀⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐" Каждая из них это ОДИН СИМВОЛ, поэтому он будет считаться цифрой >>> '⒌'.isdigit(), '⒌'.isnumeric() True, True Но когда мы пишем это выражение в два символа ( 5+точка), то это не работает. >>> '5.'.isdigit(), '5.'.isnumeric() False, False А еще есть такие символы >>> '⑴⑵⑶⑷⑸'.isdigit() True >>> '🄁🄂🄃'.isdigit() True Но они не преобразуются в десятичные цифры >>> '⒈'.isdecimal() False >>> '🄃'.isdecimal() False >>> '⑶'.isdecimal() False #basic
Hashtags
Резултати
Пронајдени 2 слични објави
Пребарај: #ling1t
当前筛选 #ling1t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