TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← АПКИТ Live

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @ApkitLive · Post #708 · 19 мар.

ФСТЭК идет навстречу ИБ и ИТ-бизнесу - АПКИТ продолжает конструктивное взаимодействие со ФСТЭК. Стали понятны цели изменений в ПП № 79. Цель - улучшить качество участников рынка. Стали понятны обоснования новых лимитов по численности специалистов. По изменениям в ПП № 171 АПКИТ попросила снизить требования по численности персонала. Нашу логику услышали. Требования по численности вероятно будут существенно снижены. Остальные редакционные правки также были внимательно рассмотрены. - Продолжаем обсуждать со ФСТЭК вопрос независимой сертификации ИБ-специалистов, в т.ч. на базе СПК-ИТ. Компаниям, заинтересованным в организации всего комплекса работ по сертификации (проверки компетенций и практических умений), просьба направить контакты своих представителей на [email protected] Комина Алина. - Собираем предложения для встречи со ФСТЭК по теме «Пути снижения барьеров экспортного контроля», предложения направляйте на [email protected] Комина Алина. #Новости

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #trillionscale

当前筛选 #trillionscale清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025, 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