Ling-1T: триллион параметров, 50 млрд активных — новая архитектура «эффективного мышления»
InclusionAI представила Ling-1T, первую модель на архитектуре Ling 2.0, оптимизированной для «efficient reasoning». Это триллион-параметрическая MoE-модель, в которой на каждый токен задействуется лишь ~5 % нейронов — и всё это при 128 K контексте и FP8-обучении.Что известно о модели:Обучена на 20 трлн токенов, из них 40 % — задачи с рассуждениями.Поддерживает контекст до 128 K токенов.Использует новый подход Evo-CoT (Evolutionary Chain-of-Thought) для «поэтапного мышления».В кодовых бенчмарках (mbpp, LiveCodeBench) — уверенно обгоняет GPT-5 и DeepSeek-V3.
Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 1-ю неделю октября 2025
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.Меня зовут Вандер
DeepSeek обучила LLM за 294 тыс. долларов. Как это удалось и чем этот путь отличается от OpenAI
Разработка больших языковых моделей обычно ассоциируется с астрономическими затратами. Но пример китайской компании DeepSeek показывает, что эта логика не всегда работает: их модель R1 была дообучена всего за 294 тыс. долларов США (на базовую версию ушло около 6 млн). Для сравнения, создание ChatGPT обошлось OpenAI в суммы на порядки выше.
Векторная арифметика колбасы. Как объяснить жене нейропропмптинг на базе запроса «оливье с креветками»
Рецепт от нейрошефа
Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 3. Даём ИИ руки: работа с инструментами и MCP
В предыдущих частях мы создали умных агентов с памятью и мультимодельными системами. Но есть проблема — они всё ещё умные болтуны.Критическое ограничение: агенты без рукНаши агенты могут анализировать, классифицировать и синтезировать ответы, но НЕ МОГУТ:Зайти в базу данных за информациейПрочитать файл с дискаСделать HTTP-запрос к APIСоздать отчёт и сохранить егоОтправить email или выполнить git commit
