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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #198 · 1.02

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Ровно месяц пишу посты в ВК и в Телеграм каждый день. Заметил, что: — в ВК очень много активности людей, сильно больше, чем в Телеграме: комментарии, лайки, репосты, прямо активизировалось; — но в Телеграме хоть и скудно, однако подписчики приходят, а в ВК с этим всё очень плохо. Вывод пока такой: ВК, судя по охватам, периодически крутит меня на широкую аудиторию, но этой аудитории пофигу. Ей либо не интересно, либо уже никто не воспринимает подписку ВК как существующее действие. Просто не знают люди, что это значит — подписаться на чью-то личную страницу ВК. Однако та аудитория, которая уже меня читает, с удовольствием вступает в диалоги, лайкает, репостит, и вообще явно скучает по какой-то такой сетевой активности. Это приятно, встречается прям очень много классных обсуждений, и даже на скользкие темы люди говорят в основном без перехода границ вежливости. В Телеграме же народ в среднем пассивнее, но зато подписка воспринимается нормально. Возможно как раз эта самая читающая аудитория из ВК потихоньку перетекает в Телеграм, но пока ещё не привыкла активно комментировать там. Хотя, надо признать, что механизм комментариев к каналам в Телеграме сделана очень плохо и неудобно, это тоже может останавливать. Ещё за этот месяц я поучаствовал в одном обсуждении у знакомой в ВК, и там прям параллельная вселенная — люди примерно моего возраста на полном серьёзе утверждали, что активность среди пишущих друзей у них ВК не упала за последние годы, а что такое этот наш Телеграм они знать не хотят. Впрочем, там же были фразы типа «Каналы это неудобно, потому что в них нет обсуждений», то есть да, народ из прошлого. Но сам факт, что есть ещё где-то подобные пузыри, удивил. Эксперимент продолжаем. #web

Hashtags

#web
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 →