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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #219 · 13.02

Есть такое приложение «Госуслуги Решаем вместе». Можно на карте города обозначить проблему, приложить фото, и отправить на рассмотрение в администрацию губернатора или ещё куда. Вашу проблему в общем случае увидят все остальные на той же карте. А ещё там появится через некоторое время официальный ответ. Совершенно неожиданно, но 90% ответов это длинный канцелярит, суть которого сводится к: «Вот мы нашли бюрократическую формальность, благодаря которой можем ничего не делать с вашей проблемой. Спасибо за обращение». Реально, грустно и смешно читать. Люди пишут, например, фонари во дворе не работают. А им в ответ: фонарями заведует управляющая компания, город тут не при чем, забрать у них контроль тоже не можем, спасибо, до свидания. Или, скажем, просят люди где-то на опасном участке добавить пешеходный переход, потому что все перебегают. Ответ: мы посмотрели, переход и правда нужен, но делать его долго и дорого, а ещё куча бюрократии, так что не будет. Люди, впрочем, тоже хороши. Пачками валятся обращения по поводу неуборки снега. Зачем забивать этим приложение? Снег это общеизвестная беда в Питере, правительство уже и так показало, что ничего не будет с ним делать. На мой взгляд, подобное приложение нужно для того, чтобы обратить внимание администрации города на какие-то вещи, о которых они могут не знать. Какая-то локальная проблема в определенном месте, где чиновники не ездят. А про снег и так понятно. Направил жалобу и я. Расчетный срок ответа 30 дней, посмотрим, какую отписку мне придумают. Моё предположение такое: напишут, что территория в частной собственности или владелец в состоянии суда/спора. А город там не при делах, он на «чужую» территорию повлиять не может. #life

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