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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #240 · 4.03

Посоветую вам YouTube-канал Stuff Made Here (в свете событий можно скачать все ролики с него и потом ностальгировать по ютубу вечерами). Пожалуй, это самый крутой инженерный видеоблог, который я встречал. У автора целый подвал роботизированных станков за миллионы баксов (просто несбыточная мечта гика). И он с их помощью городит электронно-механические конструкции, которые совмещают в себе сложное программирование и вполне очевидную практическую цель, как правило недостижимую или труднодостижимую без длительных тренировок. Вот я прикладываю видео, где он делает бильярдный стол и роботизированный кий, который позволяет не промахиваться. Продемонстрированы все стадии разработки: неудачные прототипы, подбор алгоритма, проверка гипотез. При этом подано всё в довольно понятном и динамичном стиле. с хорошим юмором. Ролик длиной 20-30 минут обычно содержит недели и месяцы разработки. Короче, очень круто. Если что-то и смотреть на ютубе напоследок, то вот примерно такого уровня контент, имхо. #dev#gadgets https://www.youtube.com/watch?v=vsTTXYxydOE

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tuvanlanguage

当前筛选 #tuvanlanguage清除筛选

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google