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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #277 · 31.03

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Сайты "Комитета" VC, DTF, TJ ввели функцию создания блогов. Я уже много лет пишу о том, что в рунете остро не хватает ресурса для текстового контента, каким когда-то был ЖЖ. Многие авторы размываются между соцсетями, но там, как правило, либо аудитория не годится для длинных качественных текстов (ВК, Дзен), либо инструменты самой сети очень слабо подходят под ведение (Instagram) и развитие (Telegram) текстового блога. Есть Хабр, однако вести там произвольный авторский блог нельзя. Всё строго тематически и даже в некотором смысле научно. Это хорошо, но это не совсем то, о чём я говорю. Некоторые считают, что в качестве такого ресурса мог бы выступать Пикабу. Но Пикабу очень сильно отодвигает внимание от автора в пользу тематики и популярности отдельных постов. Мало кому интересен "хороший автор Вася, который пишет на Пикабу". Люди туда приходят за "вот эта лента постов разных авторов, не важно, каких". И здесь Комитет сделал хороший ход. Ладно, DTF это развлекательный ресурс, подозреваю, что его аудитория в среднем молодая, и готова только к контенту на определённые темы. Что касается TJ, то изначально это был как бы сайт с новостями интернета, а потом просто сайт с новостями без чёткого направления, что привело сейчас не только к блокировке (которую, видимо, Комитет рассчитывает снять), но и критическому росту объёма политизированности и количества очагов русофобии в комментариях. А вот на VC у меня есть надежды. Я уже писал вам давно о своём весьма положительном опыте публикации там. И в целом аудитория, судя по обсуждениям, довольно взрослая и адекватная. Даже вспыхнувшую политоту потихоньку тушат именно со стороны комьюнити. Изначально это ресурс для бизнесменов, про бизнес и стартапы, поэтому можно предположить, что доля разумных людей довольно высока. Но сам я блог там не создал, хотя рука тянулась. Не хватит моего внимания уже на три места, даже если контент более менее копировать. Хотя, возможно, я по итогам ведения страницы ВК и канала тут стабилизируюсь на каких-то двух-трёх базовых темах и создам. #web

Hashtags

#web
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 →