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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #228 · 21.02

Попал в Программу Поощрения Авторов на Хабре. Если ваша карма 50 или более, то за статьи в профильных хабах (то есть, тематические узкоспециализированные) вы получаете деньги в зависимости от рейтинга статьи. Шкала ступенчатая. В целом, 5000 рублей за статью это почти максимум. Можно больше, но ненамного, вот как у меня. И ещё накинули 1000 за факт попадания в программу, впоследствии такой лафы не будет. Не стану скрывать — я специально метил в ППА после первой статьи полтора года назад. В итоге за три статьи попал. С одной стороны, писать по такой статье например раз в месяц — дело подъёмное. А 5000 рублей уже не совсем копейки, можно себе что-то приятное прикупить. С другой стороны — хорошая техническая статья это недели или даже месяцы предварительной работы, исследования материала. Я когда-то давно писал для научпоп-журнала, там давали 4000 рублей за статью, и подготовки требовалось значительно меньше, я мог за 2-3 вечера выдать подходящий текст. На Хабре соотношение денег к объёму работы меньше. Впрочем, тот журнал загнулся, видимо, слишком дорого обходились авторы, а Хабр живее всех живых :) Но я очень доволен. Есть мотивация писать чаще. Стоит ли говорить, что другим текстовым площадкам до такого уровня поддержки авторов, как до Луны? Думаю в течение недели-двух будет ещё статья. #dev#web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mlsys

当前筛选 #mlsys清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15539 · 05.03.2026 г., 11:30

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL