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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1040 · 16.11

Алексей Калугин, «Там». Встречается название «Город крыс». Когда я слушал эту книгу, постоянно хотел бросить. Недаром она так похожа на «Град обречённый», который мне совсем не понравился. И уж точно не собирался писать о ней пост. Но прошло время, и я понял, что произведение оставило очень интересное послевкусие. Бывает, читаешь книгу взахлёб, а через месяц уже не помнишь, о чём она была. Тут же совсем наоборот: я прям еле-еле сквозь неё продирался, но через несколько месяцев всё ещё переживаю в уме сюжет и обдумываю идеи автора. Описан замкнутый со всех сторон город с абсолютно идентичными кварталами и домами. Всё под управлением ИИ. За все нужды людей отвечают роботы и компьютеры, да так, что человеку не нужно даже покидать своё жилище. Собственно, никто и не покидает. Общаются через подобие виртуальной реальности, еда доставляется автоматически. У одного из персонажей есть жена, но тему отношений, семьи и продолжения рода автор не раскрыл. Главный герой внезапно становится озадачен такой жизнью и начинает исследовать. Даже просто покинуть жильё — очень тяжёлый шаг, к которому он специально готовится. Сначала делает небольшую вылазку, потом побольше, потом с трудом вытаскивает из дома своего друга. Улицы пусты, хотя в городе есть робо-такси, робо-кафе, и вообще куча всякой инфраструктуры для людей. Атмосфера очень гнетущая, и детально описывается, как герой её изучает. С ИИ (который тут называется Инфор) можно общаться только косвенно, хотя обычные сервисные роботы без проблем поддерживают диалог, но толком ничего не знают. Кстати, присутствие роботов иногда доходит до абсурда: например, роботы-швейцары в каждом доме имеют по одной руке, которая намертво соединена с дверью, и вся их функция состоит в том, чтобы эту дверь открывать. В городе, где никто не выходит из домов, да. Надо сказать, что ответы на вопросы автор даёт скорее философские, чем материальные. С моей точки зрения это минус, один из главных, из-за которых я книгу рекомендовать не хотел. Но, уверен, есть люди, которым очень зайдёт. Вообще, всё произведение в некотором роде о смысле жизни. О том, что делает жизнь интересной и имеющей какую-то ценность, в том числе для нас самих. Общество, где людям доступно всё, кроме цели, выглядит совершенно удручающе. Концовка открытая, и опять же, лично я такое сильно не люблю. Пробежался по названиям и обложкам других книг Алексея Калугина — создалось впечатление, что сейчас он просто клепает всякий масс-маркет ради денег. Моя гипотеза такая: «Там» это такой творческий порыв автора. Не идеальный, с косяками, полу-артхаусный и, видимо, плохо продавшийся, но всё-таки оригинальный и поднимающий какие-то внутренние идеи из глубины души, а потому и оставляющий след. #fiction

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