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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1219 · 27.02

В одном чате фантазировали на тему галочки «Я умный пользователь» в различных сервисах и приложениях. Я сам был по обе стороны этой баррикады. Как юзера, меня жутко бесят ограничения и упрощения, которые сервисы вводят для тупых. Когда мне не дают что-то сделать, либо скрывают информацию, ограничивают настройки и так далее. Нередко бизнесу это выгодно: скажем, «умные» ленты везде не только из-за того, что у среднестатистического юзера отсутствует информационная дисциплина, но и для продвижения более аддиктивного контента. А отсутствие возможности ставить приложения не из стора на айфон не имеет никакого отношения к защите юзеров, зато отлично позволяет диктовать владельцам приложений любые условия, в том числе политические. Но бывают и чисто foolproof-ограничения. 3D-принтеры Bambu Lab не показывают карту высот стола и не дают менять настройки компенсации резонанса, потому что массового потребителя само наличие этих опций в меню может в лучшем случае отпугнуть, а в худшем он наломает дров и получит негативный пользовательский опыт. Как разработчик же, я попадал в ситуации, когда сделал в каком-то проекте что-то слишком умное, и юзеры отваливались на первом же сценарии, потому что не могли сделать выбор и принять решение. И тут уже ничего не остаётся: ты тупо по метрикам видишь статистику, что 50% людей не прочитали два слова гигантскими буквами в середине экрана, и тебе нужно целиком убирать какую-то возможность. Оптимальным кажется вариант, при котором где-то в глубине настроек есть галочка, включающая все выборы и продвинутые функции. Логика в том, что массовый болван эту галочку не найдёт, а немассовый гик расскажет другим своим друзьям гикам о её существовании. Но так почему-то не делают. Почему? У меня две гипотезы. Первая такая: гиков слишком мало, и ради их положительного опыта бизнес не хочет и пальцем шевелить. Зачем делать удобную форму ввода текста под фото в телеграме, если и так сойдёт, а миллион арабов больше порадуется очередной криптоскам-доилке? Вторая сложнее. Я думаю, что гики в целом слишком замороченные, и создать универсально хорошее решение для всех сложно (не невозможно, но запарно). Встречал в интернете посылы от других людей в духе: «Как вообще возможно пользоваться музыкальным сервисом без эквалайзера?», хотя лично я сам два раза в жизни крутил эквалайзер чтобы поиграться, и было это в винампе. И вот тут уже функции, желанные для одних гиков, могут мешать другим гикам. Но если ещё когда-нибудь сделаю какой-то сервис, подумаю всё-таки над продвинутым режимом. #web@clockstackwheels

Hashtags

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

🇫🇷 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

Machinelearning

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

🌟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

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща