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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #292 · 7.04

У меня тут кончается срок действия водительского удостоверения, я подал на продление (не перестаю удивляться, насколько удобная штука — Госуслуги). Первые права я получил в 2008, и это один из тех случаев, когда не обязательно плохо делать "как все" и "потому что так принято". А я тогда буквально сделал именно это. Я не хотел автомобиль, и был уверен, что в ближайшие 10 лет у меня его не будет (так и случилось). Но у меня было много свободного времени после пар в университете, и я решил пойти отучиться и сдать на права. Именно потому что так принято, и потому что все так делали. В этом почти не было моего собственного решения, а было следование за толпой. Но в итоге оказалось очень удачно, потому что впоследствии у меня и времени стало сильно меньше, и цены на обучение выросли, и мне самому было бы куда более лениво ходить/ездить в какую-нибудь автошколу. На четвёртом курсе я уже начал активно работать, а дальше события местами развивались странным образом, мне совершенно точно было бы сильно труднее выучиться и сдать. Так что, действительно, иногда бывает, что нужно просто сделать "как все". Иронично, что я автомобильной категорией фактически не пользовался все эти годы, а начал пользоваться только в тот год, когда пришёл срок замены. Вполне может быть, что через 10-20 лет я буду пользоваться результатом какого-то решения, принятого сегодня. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #optimizatio

当前筛选 #optimizatio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8587 · 19.09.2025 г., 09:09

🚀 SakanaAI представил Robust Agentic CUDA Kernel Optimization Это новый подход, где LLM помогает оптимизировать CUDA-ядра для PyTorch. • Слияние операций ускоряет forward/backward-проходы, результаты выше стандартных Torch-базлайнов • Полный пайплайн: PyTorch → генерация CUDA-кода → эволюционная оптимизация во время работы • Проверка через LLM: модели автоматически отмечают неправильные ядра (дает +30% к производительности) • robust-kbench — собственный бенчмарк, где измеряют не только скорость, но и корректность работы LLM Авторы пишут о 2.5x ускорении над PyTorch eager и даже 6x в линейных операциях❗️ Но большинство примеров — это тесты на слияние операций с неотюненной базой, так что цифры спорные. К тому же PyTorch 2.5 уже внедряет похожие оптимизации ), поэтому такие рекорды могут быстро обесцениться. Это интересный подход к самообучающимся AI-компиляторам, но заявленные ускорения стоит проверять на праактике. 🟢Github: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench 🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2509.14279 @ai_machinelearning_big_data #AI#CUDA#PyTorch#SakanaAI#LLM#Optimizatio