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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #312 · 23.04

У меня начался отпуск, прошло 2.5 года, как я работаю на обычной работе по найму. До этого я около 7 лет был фрилансером, а в начале этого пути запустил пару успешных собственных проектов (и пару десятков неуспешных, которые, собственно, высосали все заработанные деньги). Некоторые разработчики хотят уйти из найма во фриланс. Кажется, что личного времени становится больше, максимально гибкий график, работай себе с берега моря. У меня обратный опыт — добровольный переход с фриланса на найм, и опыт скорее положительный. Что стало хуже: 1. Спонтанные мероприятия теперь почти недоступны. В середине рабочего дня не поедешь к друзьям играть в настолки. 2. Как ни крути, но 30 дней отпуска в год — это прямо очень очень мало. Его неизбежно приходится разбивать на части, и каждая из этих частей очень маленькая — в длинное путешествие не съездить, собственный проект не замутить, с кучей накопившихся бытовых дел не разобраться. 3. На фрилансе ты можешь не брать заказы, которые содержат большую долю скучной для тебя работы. В найме же ты обязан брать задачи, даже если они на 80% состоят из какого-нибудь рефакторинга или написания документации. Что стало лучше: 1. Денег стало больше. Зарплата заметно выше моего среднего дохода с фриланс-заказов. Я сильный прогер, но тратить время и внимание на поиск клиентов и заказов мне всегда было тяжело. Сейчас я конвертирую своё время в деньги эффективнее, потому что занимаюсь только разработкой и руководством другими разработчиками. 2. У меня появились выходные. Я могу не работать в выходные, и это удивительное чувство. На фрилансе формально ты можешь работать когда хочешь, но по факту хоть чуть-чуть работаешь каждый день, потому что висит очередной заказ с дедлайном. Сейчас я со спокойной совестью все выходные занимаюсь исключительно своими делами. 3. У меня пропала нервозность по поводу того, что я ещё что-то не доделал и не успею вовремя, если сейчас не сяду. Рабочий график распределяется как раз на комфортный уровень загрузки. 4. Я перестал работать по ночам, и в целом у меня нормализовался режим дня. Будучи фрилансером, я мог вставать в обед, потом сидеть до утра, и из-за этого снова долго спать. Это могло длиться месяцами. Сейчас каждое утро дейли, рабочий день начинается в одно и то же время, поэтому график у меня нормальный. 5. За 2.5 года работы в компании я прокачался в программерских скиллах как за 7 лет фриланса. Потому что на фрилансе ты плюс минус делаешь всё уже знакомым тебе способом. А вот при работе в компании есть другие разработчики, которые знают что-то, чего не знаешь ты. И есть кодревью, это очень полезная штука, причем, полезно и самому проводить, и чтобы тебе проводили. #dev#life

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