[00:02] проводить моделирование освещения, вычисляя такое красивое изображение.  [смех] красивое изображение.  [смех] Посмотрите, какие аппетитные косички!  О боже.   С её помощью можно создать увлекательную стратегическую игру.  Она позволяет создавать красивые полноценные 3D-сцены в
[00:18] бесплатных программах с открытым исходным кодом, таких как Blender.  Это невероятно здорово, и любой может получить всё это, не прилагая никаких усилий.  Да, это
[00:31] свободные и неконтролируемые веса.  Это называется GLM 5.3 Flash плюс его старший брат GLM GLM 5.3 Flash плюс его старший брат GLM 5.3.  Игра Flash изначально была выпущена под другим названием, но без предварительного уведомления.  И я имею в виду [смех] что?  Посмотрите-ка.  Она
[00:48] быстро обогнала по популярности даже DeepSeek. Я понимаю, что всё дело в новизне, но это просто безумие.  А теперь, уважаемые ученые, придержите свои работы, потому что, если дать им немного времени на размышление, как более крупные, так и более мелкие модели могут приблизиться
[01:04] более крупные, так и более мелкие модели могут приблизиться к уровню басни по некоторым показателям. На мой взгляд, это в целом не дотягивает до уровня басни, но в некоторых экспериментах это не так уж и далеко от него. Не могу поверить, что говорю это, но
[01:19] думаю, что в течение этого года, через несколько месяцев, Fable может быть превзойдена бесплатными системами искусственного интеллекта.  Какое замечательное время, чтобы жить! Итак, как же возможна эта черная магия ?  Как им это удалось?  Уважаемые коллеги-ученые, это двухминутная рубрика
[01:34] коллеги-ученые, это двухминутная рубрика с участием доктора Коа.  Что ж, технология GLM 3.5 flash направлена ​​на то, чтобы вместить больше интеллекта в меньшие вычислительные ресурсы.  320 миллиардов параметров,
[01:46] меньшие вычислительные ресурсы.  320 миллиардов параметров, около 95% из которых не активировано на каждый токен.  Ранее количество слоев составляло 92 .  Теперь оно примерно вдвое меньше. И у него есть несколько новых козырей в рукаве.  Вместо сравнения каждого токена
[02:01] с каждым другим, он может обобщить близлежащий контекст в небольшой пакет. Они называют это линейным вниманием, и [прокашливается] это значительно дешевле, чем разреженное внимание, которое они тоже используют.  А вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда во время длительного
[02:17] тоже используют.  А вы когда-нибудь сталкивались с ситуацией, когда во время длительного становилось все хуже и хуже?  Да, если у вас есть множество документов, огромный код или длительная дискуссия, поиск по этому контексту становится очень затратным.  Это
[02:33] позволяет сжать индекс сохраненного контекста перед выполнением поиска.  Таким образом, модель может анализировать данные за гораздо более длительный период, используя при этом меньше памяти и вычислительных ресурсов.  Они называют это индексным пулом.  И если всё это сложить
[02:47] воедино, получится система, которая с нуля создана для того, чтобы быть быстрой, интеллектуальной и недорогой.  Однако для этого по-прежнему требуется мощное оборудование, стоимость которого исчисляется тысячами долларов.  Но что мне больше всего нравится в вас, блестящие коллеги-ученые, так это то, что
[03:02] вы неустанно работаете над тем, чтобы заставить это работать на более скромном оборудовании.  Это снова открытая система взвешивания, проект, над которым нам следует работать вместе и вносить в него свой вклад. Огромное спасибо всем, кто
[03:18] вносит свой вклад в его улучшение, всем, кто проводит эксперименты и делится результатами с нами, или просто рассказывает о нем и распространяет информацию.  У нас на канале потрясающая аудитория, и для нас большая честь создавать эти видео
[03:33] для вас.  Это бумажный видеоролик номер 1072, и я получаю от общения с вами больше удовольствия, чем когда-либо.  Именно поэтому я отказался от многомиллионных предложений от частных инвестиционных компаний, которые хотели купить наш канал.  Все
[03:48] остальные объекты, к которым они обращались и о которых я слышал, были проданы, но мы не продали.  Хотя [смех] у меня было бы гораздо лучшее оборудование, это уж точно. Да, насчет этого.  Главным ограничением для
[04:03] меня здесь, конечно же, является аппаратная часть.  Для этого требуется огромная огневая мощь.  Это уже не миллиарды, что замечательно, но всё ещё недёшево.  У меня также нет всего необходимого оборудования для запуска большой системы дома.  Однако лямбда-функция помогает
[04:17] .  Многие из нас используют уменьшенные, сжатые, квантованные версии, и они могут начать зацикливаться, как это случилось со мной в данном случае.  Так что не ждите совершенства, но рассчитывайте получить чертовски удовольствие от процесса
[04:31] экспериментирования, и я невероятно благодарен за это.  Большое спасибо.  Я использую Lambda для воспроизведения научных работ по искусственному интеллекту, зачастую за считанные минуты.  Это также отлично подходит для обучения собственных моделей или тонкой настройки существующих.  Выполнить логический вывод или преобразовать текст в
[04:47] существующих.  Выполнить логический вывод или преобразовать текст в изображение или видео.  Проще простого.  Запуск чат-бота или агента Deepseek.  Очень быстро, очень надежно.  Lambda предоставляет вам мощные графические процессоры Nvidia для проведения собственных экспериментов.  Я проверяю идеи из
[05:01] статей, которые пишу, и через несколько мгновений получаю результаты.  Любить это.  Серьезно, попробуйте прямо results. Love it. Seriously, try it out now at lambda.ai/papers. Ei peepers.