BTC $74,268.14 +1.69%
ETH $2,078.07 +3.05%
BNB $685.38 +1.83%
XRP $1.07 +3.25%
SOL $84.81 +3.79%
TRX $0.3162 -0.66%
DOGE $0.0689 +2.62%
ADA $0.1785 +3.76%
BCH $232.67 +1.63%
LINK $10.48 +3.02%
HYPE $73.89 +3.87%
AAVE $124.20 +2.09%
SUI $0.8439 +4.12%
XLM $0.1507 +6.17%
ZEC $1,016.73 -0.78%
AAPL $354.33 +1.89%
AMZN $267.00 -0.85%
GOOGL $292.55 +1.76%
MSFT $520.29 -4.05%
META $641.34 -0.39%
NVDA $175.84 +4.20%
TSLA $392.45 +4.30%
SNDK $1,000.75 +17.40%
INTC $63.62 +9.60%
SPCX $143.61 +1.19%
MU $820.97 +14.95%
AMD $553.20 +6.35%
BTC $74,268.14 +1.69%
ETH $2,078.07 +3.05%
BNB $685.38 +1.83%
XRP $1.07 +3.25%
SOL $84.81 +3.79%
TRX $0.3162 -0.66%
DOGE $0.0689 +2.62%
ADA $0.1785 +3.76%
BCH $232.67 +1.63%
LINK $10.48 +3.02%
HYPE $73.89 +3.87%
AAVE $124.20 +2.09%
SUI $0.8439 +4.12%
XLM $0.1507 +6.17%
ZEC $1,016.73 -0.78%
AAPL $354.33 +1.89%
AMZN $267.00 -0.85%
GOOGL $292.55 +1.76%
MSFT $520.29 -4.05%
META $641.34 -0.39%
NVDA $175.84 +4.20%
TSLA $392.45 +4.30%
SNDK $1,000.75 +17.40%
INTC $63.62 +9.60%
SPCX $143.61 +1.19%
MU $820.97 +14.95%
AMD $553.20 +6.35%

Tether выпустила 191,4 миллиарда токенов STEM, ставя на местные малые модели "объяснительной способности"

2026-09-23 21:54:37

Крупный игрок на рынке стейблкоинов Tether сегодня представил QVAC Genesis III, набор синтетических обучающих данных для областей науки, технологий, инженерии и математики, объемом 19.143 миллиарда токенов и охватывающий 159.6 миллиона документов.

Сообщается, что Tether надеется улучшить способности малых AI-моделей к рассуждению и обучению, чтобы больше AI-ассистентов могли работать непосредственно на ноутбуках, мобильных телефонах и локальных серверах, уменьшая зависимость от крупных облачных моделей.

Genesis III продолжает данные, заложенные в Genesis I и Genesis II, охватывая 19 учебных курсов, связанных с биологией, химией, физикой, математикой, информатикой, медициной, электротехникой и машинным обучением, ориентированных на старшие классы, университеты и профессиональные приложения. Tether утверждает, что набор данных будет сосредоточен на обучении моделей объяснению путей решения задач, распознаванию ошибок в рассуждениях и предоставлению исправлений, а не только на выводе окончательных ответов.

Согласно тестовым результатам, представленным Tether, модель с 1.7 миллиарда параметров, обученная на данных Genesis III, достигла коэффициента успешных ответов 99.45% в соответствующих бенчмарках. По сравнению с моделью Cosmopedia-v2 аналогичного объема токенов, Genesis III показал улучшение на 28.57, 21.35 и 15.03 процентных пункта в бенчмарках ARC-Easy, ARC-Challenge и MMLU STEM соответственно.

Интерпретация
app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.