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Source channel @FindBlog · Post #343 · 11月29日

写了三年博客,多多少少对写博客、建博客有一点了解,之前在 V2EX 看到这样一条帖子:想给一个女性作家朋友搭建一个博客网站,有什么成熟点的方案 网友评论了很多,有价值的也不少,我在此摘录几条我认为有用的: 1️⃣作家应该不是程序员吧? 不明白为何那么多人还无脑推要用 git 的静态博客…… wordpress 吧,要是觉得卡顿,安利一下 zblogphp,很好用,主题也不少。 2️⃣Wordpress 插件多 技术成熟。。别信楼什么什么 github+hexo 的 别人又不是程序员,markdown 也做不了复杂的页面布局 3️⃣虚拟空间 + Typecho / Wordpress 或者博客平台.不要净搞些幺蛾子,还不好使(你朋友表示) 你以为很秀的操作在外行人眼中看来即不实际也不好使. 4️⃣大家还是偏极客了吧,程序员之外,愿意写 markdown,自己 git 提交的用户多吗? 还是有一个易用的后台,广泛的插件、主题选择,也真没有比 wordpress 更好的了。 5️⃣推静态博客的不是蠢就是坏,又不是人人都是程序员。 也不建议自己搭,因为没人做 SEO,没啥用。 建议直接买成熟的平台,或者就地取材。 #博客

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Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 2025/09/11 18:21

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin