TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #214 · 9.02
Традиционно программисты считают, что энтерпрайз разработка это переусложнённая и бюрократизированная вещь, где вместо интересных задач на алгоритмы люди просто перекладывают JSON'ы избыточным способом. В этом мнении есть доля истины, но я уже третий год работаю в энтерпрайзе, а до этого как раз занимался всякими стартап-стайл «интересными» алгоритмами. И хочу со своей стороны защитить энтерпрайз. Основная фишка в том, что одну программу разрабатывают много людей. И часть этих людей друг друга никогда не увидят. Поэтому обычно задача сделать работающий код дополняется двумя пунктами: 1. Другой человек, который первый раз видит ваш код, должен как можно быстрее понять, что этот код делает. 2. Другой человек, который будет дописывать ваш код, должен иметь как можно меньше шансов допустить ошибку и всё сломать. Окей, в реальной жизни есть ещё и третий пункт: 3. Вы ограничены в выборе инструментов и подходов к разработке, потому что легаси / корпоративная архитектура / секретность / отсутствие нужной лицензии / приказ начальства и так далее, нужное подчеркнуть. И это напоминает челленджи, которые геймеры себе придумывают для усложнения и повышения интереса. Пройти игру с одним пистолетом? Протащить через все уровни фигурку садового гнома из первой главы? Ни разу не получить ни одного повреждения? При этом вы ещё и в момент этого прохождения транслируете обучающий стрим, а другой игрок, загрузив ваши сейвы с любого места, должен быть способен пройти дальше, даже если он не про-геймер. Решать такие задачи на самом деле очень интересно. И отлично качает скилл в программировании, не хуже, чем эти ваши алгоритмы. Попробуй с первого раза сделай foolproof архитектуру, ещё и понятную. Есть о чём подумать. #dev
Hashtags
Търсене: #dl
@repo_science · Post #4131 · 18.05.2024 г., 21:06
#DL 📱 Zeus New Pytorch Ecosystem Tool Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads. 🖥Github ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #706 · 21.11.2025 г., 07:53
#dl Introducing more symmetries in attention https://github.com/NVIDIA/torch-harmonics https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/117783
Hashtags
@amneumarkt · Post #691 · 05.10.2025 г., 07:41
#dl Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12. https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8
Hashtags
@amneumarkt · Post #683 · 28.06.2025 г., 07:04
#dl A few cool ideas in this model. Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
Hashtags
@amneumarkt · Post #681 · 14.06.2025 г., 08:43
#dl So tensorflow and jax are deprecated in the transformers package. https://github.com/huggingface/transformers/pull/38758
Hashtags
@amneumarkt · Post #662 · 21.02.2025 г., 07:42
#dl Sure, nobody uses it anyways.
Hashtags
@amneumarkt · Post #625 · 03.10.2024 г., 21:31
#dl PyTorch Native Architecture Optimization: torchao | PyTorch https://pytorch.org/blog/pytorch-native-architecture-optimization/
Hashtags
@amneumarkt · Post #624 · 03.10.2024 г., 18:07
#dl https://soumith.ch/blog/2024-10-02-training-10k-scale.md.html
Hashtags
@amneumarkt · Post #602 · 20.07.2024 г., 05:48
#dl There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU. https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/ I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.
Hashtags
@amneumarkt · Post #556 · 16.03.2024 г., 09:09
#dl This repo is really nice. yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
Hashtags
@amneumarkt · Post #506 · 13.11.2023 г., 08:30
#dl Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing. Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948
Hashtags
@amneumarkt · Post #484 · 12.06.2023 г., 06:13
#dl https://twitter.com/armin_kekic/status/1667181047480479751?s=20
Hashtags