BTC $84,217.37 -2.69%
ETH $2,661.49 -3.21%
BNB $763.44 -3.29%
XRP $1.52 -3.95%
SOL $114.51 -2.70%
TRX $0.3395 -0.60%
DOGE $0.0935 -6.70%
ADA $0.2387 -5.66%
BCH $340.38 +4.02%
LINK $12.25 -6.32%
HYPE $93.59 -1.81%
AAVE $140.12 -2.69%
SUI $0.9597 -5.03%
XLM $0.2038 -4.99%
ZEC $1,571.38 +1.40%
AAPL $336.78 -1.78%
AMZN $250.00 -1.77%
GOOGL $340.52 -4.26%
MSFT $498.48 +0.65%
META $754.98 +0.83%
NVDA $224.99 -1.54%
TSLA $380.35 +1.07%
SNDK $1,825.62 -1.93%
INTC $120.41 -1.65%
SPCX $152.09 -0.85%
MU $1,073.50 -0.06%
AMD $612.71 -0.68%
BTC $84,217.37 -2.69%
ETH $2,661.49 -3.21%
BNB $763.44 -3.29%
XRP $1.52 -3.95%
SOL $114.51 -2.70%
TRX $0.3395 -0.60%
DOGE $0.0935 -6.70%
ADA $0.2387 -5.66%
BCH $340.38 +4.02%
LINK $12.25 -6.32%
HYPE $93.59 -1.81%
AAVE $140.12 -2.69%
SUI $0.9597 -5.03%
XLM $0.2038 -4.99%
ZEC $1,571.38 +1.40%
AAPL $336.78 -1.78%
AMZN $250.00 -1.77%
GOOGL $340.52 -4.26%
MSFT $498.48 +0.65%
META $754.98 +0.83%
NVDA $224.99 -1.54%
TSLA $380.35 +1.07%
SNDK $1,825.62 -1.93%
INTC $120.41 -1.65%
SPCX $152.09 -0.85%
MU $1,073.50 -0.06%
AMD $612.71 -0.68%

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.

app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.