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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3864 · 30 нояб.

​🐌Всё про ускорение Python-кода —[1:29:40] По сравнению с низкоуровневыми языками программирования, Python можно считать довольно медленным, поскольку он полностью состоит из скриптов. Из этого видео вы узнаете о базовых вещах, которые позволят ускорить ваш Python-код и избежать основных ошибок, которые допускают новички в этом вопросе. 1. Каким должен быть код — [7:15] 2. Профилирование — [8:38] 3. Пример профилирования — [12:05] 4. Что можно улучшить в коде? — [36:34] 5. Как избегать циклы — [36:42] Перейти к просмотру #видео#python

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #fp8

当前筛选 #fp8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