TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3107 · 12 июл.

​⌨️Уроки по HTML для начинающих Язык гипертекстовой разметки HTML — основа любой веб-страницы, поэтому это первое, что следует изучать начинающему фронтенд разработчику. В своих коротких видео автор рассказывает про все детали, которые большинство упускает. 1. Установка brackets. Настройка brackets. Создание веб страницы [10:00] 2. HTML что такое тег. Парные, непарные теги. Тег i [8:12] 3. Структура HTML документа. Атрибут html тега. Параметры тега [13:37] 4. Атрибуты тега meta: name, content, http-equiv, charset, description, keywords, robots [11:31] 5. HTML теги для форматирования текста. html5 работа с текстом [17:19] 6. HTML список. Маркированный список. Нумерованный список. Атрибуты списков [6:48] 7. Cписки определений HTML. Теги dl dt dd. Frontend разработка [4:52] 8. HTML5 работа с изображениями. Тег img. Атрибут alt. Фон body картинка [16:29] #верстка

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