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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #313 · 24.04

С начала года я стал регулярно заниматься в FPV-симуляторе. Как вы помните, летом я купил новый дрон DJI FPV, который сочетает в себе два режима пилотирования: классический режим с автоматикой, как было на всех моих предыдущих дронах, и продвинутый режим (он называется Acro Mode). О нюансах такого управления я расскажу отдельно, сейчас же нужно знать только то, что Acro Mode — сложный режим, который, с одной стороны, позволяет выполнять пролёты по хитрым траекториям, но с другой стороны требует немало навыка. Человек, который никогда не летал на дронах, в обычном режиме без проблем с первого раза взлетит и скорее всего не убьёт дрон. В Acro почти наверняка убьёт. И для этого придумали симуляторы: к ним подключается настоящий пульт управления от дрона, но картинка вся на компьютере, поэтому можно тренироваться, не рискуя своим оборудованием. Я стал заниматься по полчаса каждый день. Сначала шло очень тяжело. Не получалось вообще. Ловил сильную демотивацию от этого. Но поставил себе цель к наступлению тёплых дней обязательно освоить навык, и поэтому через страдания продолжал. И это сработало: на текущий момент в симуляторе я могу на начальном и начально-среднем уровне пролетать разные трассы, делать петли, влетать в узкие места, тоннели, оконные проёмы и так далее. Я ещё ни разу не пробовал на настоящем дроне. Хотя авторы симулятора (Liftoff) в какой-то момент добавили туда именно DJI FPV и пообещали, что его виртуальные характеристики и поведение в воздухе будут максимально приближены к реальности. Питер погодой не радует, но в конце майских обещают хотя бы минимальное тепло и солнце — я поеду пробовать. Кстати, в симуляторе есть карта в виде антенного комплекса "Дуга", который под Чернобылем. Карта называлась Russian Woodpecker, а после начала событий авторы симулятора (бельгийцы) переименовали её в просто Woodpecker. #drone#hobby

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