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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #168 · 16.01

Неделю назад в мире опенсорс разработки произошло интересное событие. Опенсорс — это когда разработчик пишет программу (как правило, эта программа нужна для работы других программ) и выкладывает её в общий доступ на полностью свободных началах. В большинстве случаев после этого кто угодно может делать с этой программой абсолютно что угодно: копировать, изменять, продавать решения на её основе за деньги и так далее. Иногда то, что пишут такие разработчики-волонтёры, оказывается невероятно удобно и полезно. Настолько, что гигантские корпорации используют это у себя. А кроме них — ещё десятки тысяч проектов по всему миру. Такое использование называется «зависимость», и оно создаёт связь между автором опенсорс-проекта и тем, кто взял его труд. Связь обычно такая: в моей программе где-то указано, что вот этот вот код взят по такому-то адресу у опенсорс разработчика Васи. Моя программа иногда может на этот адрес заглядывать и смотреть, а не внёс ли Вася чего нового. Вдруг он улучшил работу и исправил ошибки — тогда я скачаю новую версию его программы и установлю её у себя. Формально для такого обновления должны существовать ограничения. По факту человеческая лень и негласный этикет среди разработчиков приводят к тому, что обновления ставят не глядя. Считается, что Вася будет выкладывать только улучшенную и проверенную новую версию своей программы, ведь за ним наблюдает миллион других разработчиков. Пацаны во дворе не поймут, если Вася сделает что-то неаккуратно. Один из разработчиков по имени Marak Squires написал некоторое время назад две очень полезные программные библиотеки. Как раз такие, которые скачали десятки тысяч людей, в том числе в крупных корпорациях, и использовали у себя. В прошлом году этот разработчик написал что-то вроде: «Эй, корпорации, вы берёте мой труд бесплатно. Конечно, я его раздал бесплатно, но вы чёртовы капиталистические гиганты, и у вас миллиарды баксов, а я вам сэкономил миллионы баксов на разработке. Я жду от вас чек на почту в благодарность». Конечно, всем было пофигу. А неделю назад этот разработчик внёс в свои библиотеки деструктивное обновление, которое сделало программы, установившие его, неработоспособными, и вывело на экран «LIBERTY LIBERTY LIBERTY». Это обновление положило кучу проектов, в том числе у гигантов-корпораций. Поднялась буря. Одна часть интернета заявила, что разработчик никому ничего не должен, поэтому волен делать со своим кодом всё, что хочет. Вторая часть претендовала на то, что совершённый им поступок это вандализм и осознанный вред другим разработчикам. Дров в огонь подкинуло то, что GitHub, на котором размещался код этого разработчика, заблокировал его аккаунт. А система хранения пакетов NPM откатила изменения до предыдущих версий. Хотя формально никаких законов он не нарушал: компании брали его код по собственной воле, а он ничего никому не гарантировал. ___________________________ Я не готов назвать здесь однозначно правую сторону. Пока выглядит, как «Все мудаки». Но на мой взгляд это показательный пример вот чего: никакие формальные правила никогда не покроют всё многообразие человеческих взаимоотношений, и поэтому личностный аспект тоже важен. Даже если нет закона или правила, по которому вы что-то должны, есть смысл стараться действовать созидательно и стремиться, хотя бы частично, к всеобщему благу, а не только к личному. Особенно в ситуации, когда у тебя в руках сосредоточена та или иная власть. Корпорации действительно могли бы найти способ отблагодарить разработчика (и вообще — всех разработчиков, чей код они бесплатно берут в таких масштабах). Просто из чувства благодарности, а не потому, что должны. Разработчик мог бы просто закрыть проект и не стараться нанести урон. Просто из чувства неприятия всего деструктивного. Это, конечно, идеализированный мир розовых пони, но сила и власть это как раз способность двигать границы реальности. #dev

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