BTC $84,361.65 -2.23%
ETH $2,664.70 -2.80%
BNB $764.17 -3.09%
XRP $1.51 -3.57%
SOL $114.68 -2.22%
TRX $0.3397 -0.54%
DOGE $0.0937 -6.35%
ADA $0.2388 -5.07%
BCH $341.50 +4.57%
LINK $12.27 -5.89%
HYPE $93.70 -1.37%
AAVE $140.03 -2.40%
SUI $0.9660 -4.16%
XLM $0.2041 -4.45%
ZEC $1,575.30 +2.30%
AAPL $336.51 -1.88%
AMZN $249.99 -1.81%
GOOGL $341.15 -4.24%
MSFT $498.26 +0.57%
META $756.19 +0.99%
NVDA $225.45 -1.25%
TSLA $380.69 +1.22%
SNDK $1,831.74 -1.70%
INTC $120.86 -1.04%
SPCX $152.35 -0.68%
MU $1,077.77 +0.25%
AMD $613.54 -0.75%
BTC $84,361.65 -2.23%
ETH $2,664.70 -2.80%
BNB $764.17 -3.09%
XRP $1.51 -3.57%
SOL $114.68 -2.22%
TRX $0.3397 -0.54%
DOGE $0.0937 -6.35%
ADA $0.2388 -5.07%
BCH $341.50 +4.57%
LINK $12.27 -5.89%
HYPE $93.70 -1.37%
AAVE $140.03 -2.40%
SUI $0.9660 -4.16%
XLM $0.2041 -4.45%
ZEC $1,575.30 +2.30%
AAPL $336.51 -1.88%
AMZN $249.99 -1.81%
GOOGL $341.15 -4.24%
MSFT $498.26 +0.57%
META $756.19 +0.99%
NVDA $225.45 -1.25%
TSLA $380.69 +1.22%
SNDK $1,831.74 -1.70%
INTC $120.86 -1.04%
SPCX $152.35 -0.68%
MU $1,077.77 +0.25%
AMD $613.54 -0.75%

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.