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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #110 · 11.12

На днях скатался в Сбер и прочитал там доклад о выборе способа ввода в приложении. Весь митап может быть вам интересен, если вы разрабатываете или планируете разрабатывать под платформу умных ассистентов Сбера. Но свой доклад я постарался сделать чуть более универсальным: придумал некоторый формальный принцип для выбора способа ввода, привёл примеры с разных платформ. У Сбера пока весьма молодая площадка, однако вкладываются в неё значительно. Я уже ранее писал, что высоко оценил как техническую наполненность, так и работу с сообществом. Запись митапа тоже произвела впечатление: большая студия с кучей оборудования, леса под свет, телесуфлёры, режиссер и звукооператор, гримёрка. Почувствовал себя будто на телевидении. Ссылка с таймкодом на начало моего выступления: https://youtu.be/FbdHktzx3bU?t=3983 #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mlsys

当前筛选 #mlsys清除筛选
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 #15539 · 05.03.2026 г., 11:30

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL