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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3183 · 24 авг.

⌨️Пишем Instagram* бота на Python: автоматические накрутки и рассылки в директ Парсить данные, а тем более делать автоматические действия в Instagram* крайне сложно. Но тем не менее на YouTube есть понятные и простые уроки, в которых автор создал проект именно по этой теме. В плейлисте затронута автоматическая накрутка лайков и подписчиков, а также массовая рассылка в директ. 1. Делаем авторизацию [6:57] 2. Ставим лайки на посты [8:00] 3. Как быстро накрутить лайки [10:26] 4. Как скачать фото и видео [7:28] 5. Как быстро накрутить подписчиков [7:53] 6. Как отправить сообщение в Директ [5:28] 7. Массовая рассылка в Директ [4:31] 8. Переключение между аккаунтами ботов [7:50] 9. Как автоматически отписываться от пользователей [20:50] Перейти к плейлисту #python *Instagram принадлежит Meta, которая признана экстремисткой организацией и запрещена в России.

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