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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #259 · 17.03

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Позавчера начался крутой замес на GitHub, и вчера продолжался весь день. Есть такая очень популярная JS-библиотека Vue. Реально миллионы проектов в мире её юзают. У неё есть консольная утилита vue/cli, у которой несколько зависимостей. И автор одной из таких зависимостей встроил к себе в пакет код со скриншота. Там с помощью кодирования по принципу Base64 скрыто намерение проверить IP-адрес пользователя, и, если он из России или Беларуси, то стереть все файлы у него на компьютере, заменив их содержимое на символ ❤️. Такой вот протест. Сообщество довольно быстро это обнаружило. И — я редко видел такое единение душ — китайцы, американцы, турки, даже, кажется, один немец — куча иностранцев закидала этого разработчика ссаными тряпками (сам он из США). Все его попытки оправдаться заминусили, отправили жалобу в npm и оперативно удалили пакет, а самого автора обозначали не заслуживающим доверия. Вообще, open-source разработка это коммунизм. И люди, которые ей занимаются, нередко придерживаются космополитических и до некоторой степени анархических взглядов. Среди них есть противники государств в целом, как способа организации общества, и у них очень хорошие (хотя и несколько наивные) аргументы на этот счёт. Ну и они совершенно точно умеют отделять действия властей от действий и решений обычных граждан. А ещё разработчики в основном довольно умные люди, с логикой и критическим мышлением. Почему-то никто из американцев не испугался, что у репозитория ухудшится репутация за отказ саботировать русских. Даже наоборот: они резко критиковали деструктивные по отношению к обычным пользователям действия и заканселили чувака, который эти действия предпринял. То есть делали совершенно не то, что делают корпорации и крупные руководители в тех же странах. Представьте себе: обычные люди думают не так и хотят делать не то, что руководители. Кто бы мог подумать. #dev

Hashtags

#dev
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

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 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

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟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

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →