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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #3885 · 18 дек.

Почему развитие в ИИ стоит начинать с изучения математики и алгоритмов Руководитель Школы анализа данных Яндекса в подкасте Machine Learning Podcast рассказывает, почему фундамент (матан, линал, теорвер, алгоритмы) — это не скучная теория, а база для работы с ИИ в 2026. Вы узнаете, как глубокое понимание математики помогает писать эффективный код, отлаживать модели и ориентироваться в разных областях ML. А ещё — почему даже опытным разработчикам полезно возвращаться к фундаментальным дисциплинам. Перейти к прослушиванию #подкаст#ML

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