Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.
Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3
Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.
Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы
Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)
Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода
Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5
Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости
Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript
Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы
| Помогли мы вам |
Компания Google объявила о запуске Gemini 3.1 Flash-Lite — быстрой и наиболее доступной с экономической точки зрения ИИ-модели семейства Gemini. Алгоритм оптимизирован для эффективной обработки больших объёмов данных, а стоимость его использования составляет $0,25 за 1 млн входных и $1,50 за 1 млн выходных токенов. Предварительная версия ИИ-модели уже доступна разработчикам через Gemini API в Google AI Studio, а для корпоративных клиентов — в Vertex AI.

Источник изображений: Google
Gemini 3.1 Flash-Lite превосходит модель Gemini 2.5 Flash по времени до генерации первого токена в 2,5 раза и на 45 % быстрее выводит данные ответов. При этом сохраняется аналогичный или более высокий уровень качества ответов. Такая низкая задержка необходима для повышения эффективности рабочих процессов, что делает новую модель привлекательной для разработчиков, создающих отзывчивые решения и приложения, работающие в режиме реального времени.

ИИ-модель достигла впечатляющего результата в рейтинге ELO в 1432 балла на Arena.ai и превзошла другие ИИ-модели аналогичного уровня по показателям рассуждения и мультимодальной обработки. В тестах GPQA Diamond и MMMU Pro алгоритм набрал 86,9 % и 76,8 % соответственно, превзойдя результаты некоторых более крупных ИИ-моделей Gemini предыдущих поколений, таких как Gemini 2.5 Flash.
Разработчики имеют возможность регулирования глубины рассуждений Gemini 3.1 Flash-Lite в соответствии с собственными потребностями. Этот аспект является важным для управления высокочастотными рабочими нагрузками. Проведена оптимизация обработки масштабных задач, таких как перевод больших объёмов текста и модерация контента, где стоимость является одним из приоритетов. Алгоритм подходит для генерации пользовательских интерфейсов (UI), дашбодов, моделирования и проведения исследований на основе сложных запросов.
Источник:
|
|
|