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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1149 · 10.09

Прегледай публикациятаВиж оригинала

На финале при этом быстро решались все проблемы и реализовывались хотелки. Организаторы профинансировали всем билеты и гостиницу (хорошую), а на месте готовы были помочь с чем угодно. У меня игрушка для ванн, я запросил аквариум, и его действительно купили и поставили. Не будь воды, демонстрировать лодку было бы бесполезно, а так и эксперты увидели, и дети с удовольствием поиграли. Всего представили, кажется, 59 стендов в пяти номинациях, но возможности посмотреть остальные у меня, к сожалению, не было. День был очень насыщенный, внимания прям много. Невероятно понравился состав экспертов: умные и приятные люди, преподаватели, профессора, деятели образовательной и воспитательной сферы, представители производств. Разных возрастов, у многих свои дети. Кто-то прям говорил, что его/её ребёнок точно хотел бы такую игрушку. Оценивали все аспекты: одни смотрели на дизайн, другие на интересность, третьи на физические параметры или экономику. Понравилась беседа с женщиной инженером-конструктором, прям обсудили близкие темы. И отдельными секциями была оценка группками детей, тоже разных, с разных регионов и разных возрастов. Кажется, целевая аудитория моей лодки это пацаны примерно начальной школы плюс-минус, потому что они чаще всего прибегали по многу раз и запускали. Забавный момент: я ушёл на обед, а мне организаторы пишут: «Не могли бы вы подойти на стенд, там интересуются?». Прихожу, а толпа ребят с громкими криками и вся мокрая устроила соревнование на количество поднятых жетончиков. Без меня разобрались, что это и как работает. Приятно :) Короче, весь день на ногах, весь день говорил, мокрый, постоянно боялся что механизм не выдержит (в итоге выдержал, но плавучесть ухудшилась, потому что какой-то из компонентов, видимо, медленно набирал влагу). Но очень много позитива даже от самого процесса, не говоря уже о церемонии награждения. Если доведут до тиража, напишу тоже об этом. И вообще было бы круто посмотреть изнутри на какое-нибудь такое производство. Очень надеюсь на экскурсию на завод и вообще участие в процессе. #gadgets#diy#hobby

Hashtags

#gadgets#diy#hobby
Резултати

Намерени 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →