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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #210 · 6.02

Интересно, а как сами либералы и меньшинства реагируют на очень тупую и топорную отработку повестки в куче современных кино и сериалов? Вот есть в мире вещи, которые я люблю. Есть вещи, которые идеологически мне очень близки. Но когда что-то, что я люблю и считаю правильным, используют неуместно и навязывающе, мне от этого становится неприятно. Допустим, я урбанист и считаю, что парковку во дворах надо запретить. Теперь представим, что на моей свадьбе вместо речи один из гостей начал толкать эту урбанистическую идеологию (пример вымышленный, у меня на свадьбе все гости были классные!). Вот сидим мы в ресторане, он встаёт, просит минуту внимания, все остальные замолкают и смотрят на него. Он показывает в окно: "Смотрите, как забит двор. Это неприемлемо, так не может продолжаться, с этим надо что-то делать!". Причём, не в рамках какой-то шутки или сложной подводки к тосту, а на полном серьёзе. Как сейчас модно говорить: "кринж". Нелепо, глупо, до стыда неуместно. Я даже как сторонник той же идеологии и, будучи по сути с ним согласен, испытаю много негатива. Точно так же для меня выглядит отработка повестки во многих современных фильмах и сериалах. Любой повестки: расовой, сексуальной, феминистической. Посреди сюжета совершенно не связанным с событиями образом вставляют, например, нетрадиционные отношения. Или какого-то из персонажей делают вычурным представителем нужного меньшинства, а нередко даже двух или трёх меньшинств. Можно делать это аккуратно, а можно тупо и топорно. В Sex Education друг главного героя темнокожий гей, и это не только сам по себе очень уместный и органичный персонаж, но с ним прописана ещё и одна из самых сложных и глубоких сюжетных линий. А в Foundation двух белых (по книге) мужчин сделали темнокожими девушками просто потому что дайвёрсити. Никакие сценарные особенности не требовали этого, а харизма обеих актрис абсолютно не подходила к тем ролям, которые они исполняли. Попробовали бы книжного темнокожего персонажа сделать белым в кино, такой скандал бы поднялся. Весь фильм Терминатор Тёмные Судьбы один сплошной, простите, кринж, очень навязчиво и неаккуратно транслирующий феминистическую повестку. А вот, например, трансформация Доктора Кто в женщину — интересный и сюжетно обоснованный ход. Другое дело, что сценаристы новых серий со своей работой справились плохо, и смотреть шоу стало скучно, но это, я уверен, не из-за смены пола. Таких примеров много. Откровенно глупых и слишком прямолинейных случаев трансляции повестки, к сожалению заметная доля. Почему же либеральное сообщество ничего с этим не делает? Где канселинг, где разгромные статьи? Ведь подобные ситуации вредят идеологии сильнее, чем помогают. Почему авторы продолжают выпускать произведения с такими ошибками, и как их пропускает цензура (которая даже в современном мире фактически существует, просто под иной личиной)? Я в замешательстве. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #optimizatio

当前筛选 #optimizatio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8587 · 19.09.2025 г., 09:09

🚀 SakanaAI представил Robust Agentic CUDA Kernel Optimization Это новый подход, где LLM помогает оптимизировать CUDA-ядра для PyTorch. • Слияние операций ускоряет forward/backward-проходы, результаты выше стандартных Torch-базлайнов • Полный пайплайн: PyTorch → генерация CUDA-кода → эволюционная оптимизация во время работы • Проверка через LLM: модели автоматически отмечают неправильные ядра (дает +30% к производительности) • robust-kbench — собственный бенчмарк, где измеряют не только скорость, но и корректность работы LLM Авторы пишут о 2.5x ускорении над PyTorch eager и даже 6x в линейных операциях❗️ Но большинство примеров — это тесты на слияние операций с неотюненной базой, так что цифры спорные. К тому же PyTorch 2.5 уже внедряет похожие оптимизации ), поэтому такие рекорды могут быстро обесцениться. Это интересный подход к самообучающимся AI-компиляторам, но заявленные ускорения стоит проверять на праактике. 🟢Github: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench 🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2509.14279 @ai_machinelearning_big_data #AI#CUDA#PyTorch#SakanaAI#LLM#Optimizatio