Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/ai_machinelearning_big_data/-7469-7470-7469-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 50 Machinelearning | Telegram Webview: ai_machinelearning_big_data/7469 -
В релиз вошли 2 MoE-модели и 6 Dense models (плотные модели), размером от 0.6B до 235B параметров.
🏆 Флагманская модель Qwen3-235B-A22B демонстрирует конкурентные результаты в задачах Кодина, математики и общих способностей, уверенно соперничая с передовыми моделями, такими как DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 и Gemini-2.5-Pro. ⚡ Небольшая MoE-модель Qwen3-30B-A3B превосходит QwQ-32B, использую в 10 раз меньше параметров. 🔥 Компактная модель Qwen3-4B сопоставима по производительности с Qwen2.5-72B-Instruct. 🧠 Поддерживает гибридный режим мышления
Режим размышления активируется при обработке сложных задач, обеспечивая пошаговый анализ запроса и формирование комплексных, глубоких ответов.
Базовый режим используется для повседневных вопросов, позволяя выдавать быстрые и точные ответы с минимальной задержкой.
Процесс обучения модели устроен похожим образом на то, как это сделано в DeepSeek R1.
В релиз вошли 2 MoE-модели и 6 Dense models (плотные модели), размером от 0.6B до 235B параметров.
🏆 Флагманская модель Qwen3-235B-A22B демонстрирует конкурентные результаты в задачах Кодина, математики и общих способностей, уверенно соперничая с передовыми моделями, такими как DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 и Gemini-2.5-Pro. ⚡ Небольшая MoE-модель Qwen3-30B-A3B превосходит QwQ-32B, использую в 10 раз меньше параметров. 🔥 Компактная модель Qwen3-4B сопоставима по производительности с Qwen2.5-72B-Instruct. 🧠 Поддерживает гибридный режим мышления
Режим размышления активируется при обработке сложных задач, обеспечивая пошаговый анализ запроса и формирование комплексных, глубоких ответов.
Базовый режим используется для повседневных вопросов, позволяя выдавать быстрые и точные ответы с минимальной задержкой.
Процесс обучения модели устроен похожим образом на то, как это сделано в DeepSeek R1.
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
Export WhatsApp stickers to Telegram on Android
From the Files app, scroll down to Internal storage, and tap on WhatsApp. Once you’re there, go to Media and then WhatsApp Stickers. Don’t be surprised if you find a large number of files in that folder—it holds your personal collection of stickers and every one you’ve ever received. Even the bad ones.Tap the three dots in the top right corner of your screen to Select all. If you want to trim the fat and grab only the best of the best, this is the perfect time to do so: choose the ones you want to export by long-pressing one file to activate selection mode, and then tapping on the rest. Once you’re done, hit the Share button (that “less than”-like symbol at the top of your screen). If you have a big collection—more than 500 stickers, for example—it’s possible that nothing will happen when you tap the Share button. Be patient—your phone’s just struggling with a heavy load.On the menu that pops from the bottom of the screen, choose Telegram, and then select the chat named Saved messages. This is a chat only you can see, and it will serve as your sticker bank. Unlike WhatsApp, Telegram doesn’t store your favorite stickers in a quick-access reservoir right beside the typing field, but you’ll be able to snatch them out of your Saved messages chat and forward them to any of your Telegram contacts. This also means you won’t have a quick way to save incoming stickers like you did on WhatsApp, so you’ll have to forward them from one chat to the other.
