Анализ данных (Data analysis) | Telegram Webview: data_analysis_ml/3604 -

Telegram Group & Telegram Channel

Анализ данных (Data analysis)

🧠 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)

📊 Результаты на бенчмарках:
• AIME 2024: 80.4 (32B), 73.7 (14B)
• AIME 2025: 75.6 (32B), 64.9 (14B)
• LiveCodeBench: 67.7 (32B), 58.8 (14B)

📌 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)

🔗 https://huggingface.co/collections/PKU-DS-LAB/fairy-r1-6834014fe8fd45bc211c6dd7

@data_analysis_ml

www.group-telegram.com/fr/data_analysis_ml.com/3604

4.1K viewsedited May 28 at 06:20

group-telegram.com/data_analysis_ml/3604

Create: 2025-05-28
Last Update: 2025-06-11 09:32:17

🧠 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)

📊 Результаты на бенчмарках:
• AIME 2024: 80.4 (32B), 73.7 (14B)
• AIME 2025: 75.6 (32B), 64.9 (14B)
• LiveCodeBench: 67.7 (32B), 58.8 (14B)

📌 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)

🔗 https://huggingface.co/collections/PKU-DS-LAB/fairy-r1-6834014fe8fd45bc211c6dd7

@data_analysis_ml

BY Анализ данных (Data analysis)

Share with your friend now:
group-telegram.com/data_analysis_ml/3604

Open in Telegram

Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-06-11|

And while money initially moved into stocks in the morning, capital moved out of safe-haven assets. The price of the 10-year Treasury note fell Friday, sending its yield up to 2% from a March closing low of 1.73%. What distinguishes the app from competitors is its use of what's known as channels: Public or private feeds of photos and videos that can be set up by one person or an organization. The channels have become popular with on-the-ground journalists, aid workers and Ukrainian President Volodymyr Zelenskyy, who broadcasts on a Telegram channel. The channels can be followed by an unlimited number of people. Unlike Facebook, Twitter and other popular social networks, there is no advertising on Telegram and the flow of information is not driven by an algorithm. So, uh, whenever I hear about Telegram, it’s always in relation to something bad. What gives? In addition, Telegram now supports the use of third-party streaming tools like OBS Studio and XSplit to broadcast live video, allowing users to add overlays and multi-screen layouts for a more professional look. Although some channels have been removed, the curation process is considered opaque and insufficient by analysts.
from fr

Telegram Анализ данных (Data analysis)
FROM American