TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Decoding Human — Роман Пустовойт

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @decodinghuman · Post #1075 · 17 окт.

🔹 🔹 🔹 Потребители все чаще ждут от брендов не только товаров, но и смысла Но важно: ожидания зависят от категории. Исследование Edelman Trust Barometer показывает: бренд должен «улучшать мою жизнь» — но не любой, а только в рамках «своей» роли. Категории с наибольшим набором ожиданий: 🌀 Health & pharma — от них ждут всего: и знаний, и поддержки, и сообщества. 🌀 Tech — должны обучать, вдохновлять и помогать делать добро. 🌀 Food & beverage — отвечают за эмоции: «сделайте мне хорошо». Мы попросили прокомментировать это исследование Романа Пустовойта, директора по стратегии и сооснователя бренд-консалтингового агентства Human Code. Листайте карточки⬆️ #REview Подписаться на RE:source

Hashtags

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