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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1083 · 8.04

Ух, очень продуктивная была поездка. Наши взяли золото, причём, в этом году организаторы решили наградить в том числе экспертов по подготовке, чьи команды выиграли. Не надеялся я, что когда-нибудь ещё раз (после победы в 2022) поднимусь на эту сцену и получу медаль, а оно вот как сложилось. Наверное, по эмоциям от AtomSkills один из самых сильных эффектов. С ним соперничают, разве что, мой первый хакатон VK Hack 2018, и крупнейший в мире хакатон «Цифровой Прорыв», сильно изменивший мою последующую жизнь. В любом случае, каждый год AtomSkills это очень масштабное и классно срежиссированное мероприятие с большим количеством впечатлений, интереса, опыта. А сейчас вот был юбилейный чемпионат — десятый, и такой подгон. Два года не брали медалей, и никогда раньше в нашей компетенции не награждали тех, кто привёз команды. Видимо, мои хакатонные боги-покровители решили, что я засиделся. В задание тоже удалось привнести некоторую новизну. В целом схема такая: эксперты совместно делают задание, придумывают шкалу оценки и критерии. Но при проверке решений каждую команду смотрят только те, кто к этой команде не имеет отношения. При этом критерии оценки это в большинстве своём объективные предикаты, на которые решение проверяется. Например, в критериях может быть фраза «Система позволяет создать нового пользователя: да (3 очка) / нет (0 очков)». Де-факто споров почти не возникает, коллегия экспертов почти всегда сразу видит и понимает, засчитывается тот или иной критерий или нет. Субъективные части в оценке тоже есть, но их влияние на результат в разы меньше, чем в обычных хакатонах. И да, важнейшее ключевое отличие: на AtomSkills решение каждой команды обязательно разворачивается независимо на пустом компьютере и прогоняется через бизнес-сценарии. Нельзя наврать в презентации, будто бы ты что-то сделал, чего нет. Нельзя сделать решение на моках или фейковое. Нельзя вытащить только на харизме и софт-скиллах. В этом году мы, как авторы задания, к обычной энтерпрайз-части добавили алгоритмическую задачу. Стандартно командам предлагается сделать мини-CRM или нечто подобное в заданном домене, что увеличивает влияние заготовок. Если принести с собой слишком много подготовленных форм, CRUD'ов, конфигов и так далее, это экономит тебе много времени, и ты в итоге просто выигрываешь из-за форы. Сейчас же в мини-CRM была специальная функция: написать алгоритм оптимизации расписания работ. Детали задачи я расскажу завтра, но в целом никакие заготовки не помогали решить это эффективно, если не знать задачу заранее (а она до конкурса скрыта, и разглашение карается дисквалификацией). В итоге лично на мой взгляд итоговый балл получился очень взвешенным: — Если команда сделала хороший алгоритм и не провалилась при этом по обычной не-алгоритмической части, она набирала много баллов (как наши) — Если команда сделала неэффективный, но работоспособный алгоритм, у неё был шанс вывезти за счёт супер идеального вылизанного исполнения не-алгоритмической работы (такие получили серебро и бронзу) — Если алгоритм у команды не заработал вообще, то даже при супер идеальном остальном решении в тройку она не попала — Если алгоритм у команды был хороший, но имелся сильный провал во всём остальном — она вообще оказывалась ниже середины В общем, не знаю, попаду ли в следующий раз, но воспоминания и опыт невероятные. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper