🚀 Mars — унифицированный фреймворк для распределённых вычислений на Python, который масштабирует NumPy, Pandas и Scikit-learn до работы с большими данными.
Проект предлагает знакомый интерфейс, но с возможностью параллельного выполнения операций на многоядерных системах или кластерах. Поддерживает интеграцию с Ray, Kubernetes и YARN для горизонтального масштабирования.
🤖 GitHub
@bigdatai
Проект предлагает знакомый интерфейс, но с возможностью параллельного выполнения операций на многоядерных системах или кластерах. Поддерживает интеграцию с Ray, Kubernetes и YARN для горизонтального масштабирования.
🤖 GitHub
@bigdatai
🔥4❤1🥰1
Forwarded from Machinelearning
🚀 Tencent расширяет экосистему Hunyuan LLM и выкладывают в открытый доступ еще 4 компактных моделей — 0.5B, 1.8B, 4B и 7B!
Эти модели заточены под low-power устройства: ПК, смартфоны, авто, умные дома и пользовательские GPU.
Модели легко настраиваются под вертикальные задачи и запускаются даже на одной карте.
💡 Особенности:
✅ Fast/slow thinking режимы: лаконичные или глубокие ответы
✅ 256K контекст и продвинутые агентные способности (tool use, планирование, reasoning)
✅ Хорошие метрики на тестах по языку, математике и логике
✅ Модели готовы к продакшену — работают с SGLang, vLLM, TensorRT-LLM
🖥 GitHub:
- 0.5B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-0.5B
- 1.8B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-1.8B
- 4B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-4B
- 7B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B
🤗 Hugging Face:
- 0.5B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-0.5B-Instruct
- 1.8B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-1.8B-Instruct
- 4B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-4B-Instruct
- 7B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-7B-Instruct
🔗 Подробнее: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
@ai_machinelearning_big_data
#Tencent #Hunyuan #ml #llm #ai #opensource
Эти модели заточены под low-power устройства: ПК, смартфоны, авто, умные дома и пользовательские GPU.
Модели легко настраиваются под вертикальные задачи и запускаются даже на одной карте.
💡 Особенности:
✅ Fast/slow thinking режимы: лаконичные или глубокие ответы
✅ 256K контекст и продвинутые агентные способности (tool use, планирование, reasoning)
✅ Хорошие метрики на тестах по языку, математике и логике
✅ Модели готовы к продакшену — работают с SGLang, vLLM, TensorRT-LLM
- 0.5B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-0.5B
- 1.8B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-1.8B
- 4B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-4B
- 7B: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B
🤗 Hugging Face:
- 0.5B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-0.5B-Instruct
- 1.8B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-1.8B-Instruct
- 4B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-4B-Instruct
- 7B: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-7B-Instruct
🔗 Подробнее: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list
@ai_machinelearning_big_data
#Tencent #Hunyuan #ml #llm #ai #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📈 ИИ уже дал миру $97 млрд пользы — но их не видно в статистике
Официальные доходы OpenAI, Google, Microsoft и Anthropic от генеративного ИИ — около $7 млрд в год.
Но новая экономическая модель показывает: реальная ценность для людей — почти $97 млрд.
💡 Почему эту сумму не видно в ВВП?
Потому что люди используют ChatGPT, Gemini и другие ИИ-сервисы бесплатно или условно-бесплатно.
А ВВП считает только реальные деньги, которые прошли через кассу.
🧪 Как это посчитали?
Экономисты проводили онлайн-эксперименты:
👤 человеку говорят:
> «Хочешь продолжить пользоваться ИИ в следующем месяце — или отказаться и получить $X?»
📉 Увеличивают X, пока человек не скажет "ладно, забирайте".
Этот X — ценность доступа для конкретного человека.
📊 Среднее значение оказалось $98 в месяц.
82 млн пользователей × 12 месяцев × $98 = $97 миллиардов годовой "невидимой" пользы.
📌 Это называется consumer surplus — выгода, которую получает пользователь, не заплатив за продукт.
И она в 14 раз превышает все официальные продажи генеративного ИИ.
🧠 Исследователи предлагают учитывать это в новой метрике — GDP‑B, которая включает и скрытую цифровую ценность.
💬 Вывод:
ИИ уже радикально меняет экономику. Только большая часть этой пользы — не в отчётах компаний, а в жизни пользователей.
🔗 Статья: https://www.wsj.com/opinion/ais-overlooked-97-billion-contribution-to-the-economy-users-service-da6e8f55
Официальные доходы OpenAI, Google, Microsoft и Anthropic от генеративного ИИ — около $7 млрд в год.
Но новая экономическая модель показывает: реальная ценность для людей — почти $97 млрд.
💡 Почему эту сумму не видно в ВВП?
Потому что люди используют ChatGPT, Gemini и другие ИИ-сервисы бесплатно или условно-бесплатно.
А ВВП считает только реальные деньги, которые прошли через кассу.
🧪 Как это посчитали?
Экономисты проводили онлайн-эксперименты:
👤 человеку говорят:
> «Хочешь продолжить пользоваться ИИ в следующем месяце — или отказаться и получить $X?»
📉 Увеличивают X, пока человек не скажет "ладно, забирайте".
Этот X — ценность доступа для конкретного человека.
📊 Среднее значение оказалось $98 в месяц.
82 млн пользователей × 12 месяцев × $98 = $97 миллиардов годовой "невидимой" пользы.
📌 Это называется consumer surplus — выгода, которую получает пользователь, не заплатив за продукт.
И она в 14 раз превышает все официальные продажи генеративного ИИ.
🧠 Исследователи предлагают учитывать это в новой метрике — GDP‑B, которая включает и скрытую цифровую ценность.
💬 Вывод:
ИИ уже радикально меняет экономику. Только большая часть этой пользы — не в отчётах компаний, а в жизни пользователей.
🔗 Статья: https://www.wsj.com/opinion/ais-overlooked-97-billion-contribution-to-the-economy-users-service-da6e8f55
❤5👍3🔥1👏1🤡1