TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1039 · 15.11

Дуров у себя в канале опубликовал пост о том, что некое приложение, созданное любителем за два дня, заработало $500 тысяч сразу со старта (в сети пишут что речь про Memhash — обычный idle-криптоскам, просто в тематике майнинга, еще и с платным входом). This is the power of hard work, determination, and the Telegram mini app platform! пишет нам Павел. Оставим в стороне очевиднейшую ошибку выжившего. Основная ирония в том, что двумя постами выше Дуров критикует употребление алкоголя, рассказывает о том, что сам не пил 20 лет, и что нужно хранить своё ментальное здоровье, и только тогда добьёшься экстраординарных результатов. При этом вся активная платформа миниприложений в Телеграме не только оказалась очень благодатной почвой для роста скам-кликеров, но это направление ещё и всячески поддерживается администрацией. Мобильный игровой мир и так проклят. Вместо того, чтобы у нас в топах популярных игр на телефонах были вещи типа Slay the Spire и Into the Breach, мы получили засилье мобильных наркотиков — то есть «игр» без настоящего принятия решений, зато с большим количеством аддиктивных механик, имеющих точно такое же воздействие на психику и создающих точно такие же зависимости, как алкоголь и курение. Телеграм сделал ещё хуже: пользуясь слабой регуляцией криптовалют, он вмешал сюда гэмблинг и лохотроны, которые уже включают по природе своей механизмы для обхода критической защиты у людей в мозгах. Это не только кратно увеличило «подсаживание» хомяков на хомяка, но ещё и добавило чисто материального вреда для зависимых. Так что сначала критикуешь алкоголь и ругаешь общество за деструктивные ритуалы, а потом хвалишь «беспроигрышную лотерею», один только вход в которую стоит $100, потому что часть этих денег идёт тебе. Концептуально Дуров сейчас — наркобарон. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #optimizatio

当前筛选 #optimizatio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8587 · 19.09.2025 г., 09:09

🚀 SakanaAI представил Robust Agentic CUDA Kernel Optimization Это новый подход, где LLM помогает оптимизировать CUDA-ядра для PyTorch. • Слияние операций ускоряет forward/backward-проходы, результаты выше стандартных Torch-базлайнов • Полный пайплайн: PyTorch → генерация CUDA-кода → эволюционная оптимизация во время работы • Проверка через LLM: модели автоматически отмечают неправильные ядра (дает +30% к производительности) • robust-kbench — собственный бенчмарк, где измеряют не только скорость, но и корректность работы LLM Авторы пишут о 2.5x ускорении над PyTorch eager и даже 6x в линейных операциях❗️ Но большинство примеров — это тесты на слияние операций с неотюненной базой, так что цифры спорные. К тому же PyTorch 2.5 уже внедряет похожие оптимизации ), поэтому такие рекорды могут быстро обесцениться. Это интересный подход к самообучающимся AI-компиляторам, но заявленные ускорения стоит проверять на праактике. 🟢Github: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench 🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2509.14279 @ai_machinelearning_big_data #AI#CUDA#PyTorch#SakanaAI#LLM#Optimizatio