Новые сообщения в профилях


⛵
Ладожский тест‑драйв: приключение на Кошкинском фарватере!


С 29 по 31 мая в живописном загородном яхт-клубе «Кошкинский фарватер» уже в четвёртый раз прошло главное весеннее событие для любителей активного отдыха на воде — «Ладожский тест-драйв».

Ладожский тест‑драйв»- незабываемое событие для всех любителей яхтинга!
🌊
🧭


Это отличная возможность:
испытать ходовые качества разных яхт в реальных условиях Ладоги;
отработать манёвры на сложном участке фарватера;
обменяться опытом с единомышленниками;
насладиться красотой ладожских пейзажей и свежим ветром больших вод.

На мероприятии были представлены различные модели катеров от нескольких производителей: «Триера», Vboats, KFboats, Albakore, Searene Yachts, СПЭВ, Victory, Berkut, River Brothers, «Салют», КАЗ «Север» и многие другие

На территория яхт-клуба : веревочный парк, конный клуб, спортивные и детские площадки, а также была представлена уникальная возможность покататься на досках SUP!

В Ладожском тест-драйве приняли участие катер "Великолепный" и Алексей Баронов и катер "Хемуль" от компании "Невская судоверфь"

Спасибо всем, кто стал частью этого события. До новых встреч на воде!
💙


📍
Место: Кошкинский фарватер, Ладожское озеро
🛥
Формат: тест‑драйвы яхт, практические тренировки, обмен опытом, неформальное общение у костра.


Indite написал в профиле ВЕЛИКОЛЕПНЫЙ.
При бронировании прогулки через сервис Indite https://indite.dev/dbtech-ecommerce/1/,
Зарегистрированный пользователь повышается в правах до уровня Indite Premium, что позволяет участвовать в реферальной программе, получая 20% от последующих заказов рефералов.

IBM ускорила ИИ-модель с помощью квантового процессора

TechnoLab

visibility
22 Дек 2019
indite.ru
img-1de634c92a284eee-5319827228215033



Исследователи Multiverse Computing заявили о квантовом улучшении большой языковой модели на оборудовании IBM. Речь идет о гибридной схеме с использованием 156-кубитного процессора Heron.


Авторы назвали эксперимент первым «сквозным квантовым улучшением» LLM на сверхпроводящем процессоре для авторегрессионной генерации текста.


В тестах использовали Llama 3.1 8B от Meta. Базовую модель не дообучали: параметры «заморозили» и добавили квантовые адаптеры — Cayley-parameterized unitary adapters (CUA). Сначала их тренировали классическим образом, затем подключили к гибридной квантово-классической схеме.


Эксперимент провели на IBM Quantum System Two — архитектуре для гибридных квантовых систем. В установке задействовали 156-кубитный чип Heron.


Гибридная версия снизила перплексию Llama 3.1 8B на 1,4%. Для этого добавили около 6000 параметров — примерно 0,000075% от размера модели.


В ходе демонстрации квантово-улучшенная Llama правильно ответила на вопросы по астрономии и биологии, с которыми не справилась базовая версия (например, о наличии колец у всех планет-гигантов).


По словам ведущего автора исследования Борхи Айспуруа, работа является доказательством концепции. Квантовые блоки позволили точнее предсказывать следующий токен в тексте при минимальных затратах вычислительных мощностей.


Команда рассчитывает добиться дальнейшего снижения перплексии и роста точности при меньшем числе параметров по сравнению с полностью классическими подходами.


Напомним, в мае котировки квантовых компаний выросли после объявления Минторга США о выделении $2 млрд американским фирмам в рамках программы CHIPS R&D.