Warning: mkdir(): No space left on device in /var/www/tg-me/post.php on line 37
Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/data_analysis_ml/--): Failed to open stream: No such file or directory in /var/www/tg-me/post.php on line 50 Анализ данных (Data analysis) | Telegram Webview: data_analysis_ml/3604 -
🧠 PKU-DS-LAB представили Fairy-R1 — мощную LLM-модели для математики и программирования, которая превосходит более крупные модели при меньшем числе параметров.
🚀 Что такое Fairy-R1: • Это семейство языковых моделей, разработанных для задач математического и кодингового рассуждения • Построены на базе DeepSeek-R1 с использованием метода distill-and-merge • Выпущены две версии: — FairyR1-32B (32B параметров) — FairyR1-14B-Preview (14B параметров)
📌 Почему это важно: • Модели работают почти так же точно, как GPT-4, но в 20 раз легче • Умеют обрабатывать задачи на английском и китайском • Используют архитектуру слияния нескольких специализаций (AcreeFusion)
🛠 Как обучали: • Математика: AIMO / NuminaMath-1.5 • Программирование: OpenThoughts-114k • Обучение: на 32 × NVIDIA H100 (32B), 16 × H100 (14B) • Доступ: полностью open-source (Apache 2.0)
🧠 PKU-DS-LAB представили Fairy-R1 — мощную LLM-модели для математики и программирования, которая превосходит более крупные модели при меньшем числе параметров.
🚀 Что такое Fairy-R1: • Это семейство языковых моделей, разработанных для задач математического и кодингового рассуждения • Построены на базе DeepSeek-R1 с использованием метода distill-and-merge • Выпущены две версии: — FairyR1-32B (32B параметров) — FairyR1-14B-Preview (14B параметров)
📌 Почему это важно: • Модели работают почти так же точно, как GPT-4, но в 20 раз легче • Умеют обрабатывать задачи на английском и китайском • Используют архитектуру слияния нескольких специализаций (AcreeFusion)
🛠 Как обучали: • Математика: AIMO / NuminaMath-1.5 • Программирование: OpenThoughts-114k • Обучение: на 32 × NVIDIA H100 (32B), 16 × H100 (14B) • Доступ: полностью open-source (Apache 2.0)
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.
Telegram announces Search Filters
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
