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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #322 · 2.05

Во "внешнем" обществе отношение к мотоциклистам разное. Есть, например, стереотип, что якобы мотоциклисты в основном сумасшедшие лихачи на спортбайках, от которых покоя нет ни водителям на дорогах, ни мирно спящим в своих домах обычным людям. Варламов, например, записывал об этом очень истеричное видео, и некоторые его подписчики в комментариях поддержали подобное невежество. Чтобы развеять это заблужение, не обязательно быть внутри тусовки. Достаточно, например, посмотреть на открытие сезона, и прикинуть соотношение разных классов. Я уже когда-то писал, что, если в мире автомобилей спорткар это очень дорогой символ элиты, то в мире мотоциклов наоборот: спортбайки и стоят дешевле почти всех остальных классов, и отношение к ним неоднозначное даже со стороны самих представителей мото-движения. В целом же по открытию хорошо видно, что большинство райдеров — на классиках, круизерах, чопперах. И это в основном довольно взрослые люди, не шпана. Вы очень редко увидите такого человека, неадекватно перестраивающегося в плотном потоке. Но впечатление, к сожалению, создаётся именно на основе тех, кого больше всего заметно, и кто запоминается с какой-то негативной раздражающей стороны. Ещё много людей на туристах, это прикольно. У меня самого давняя мечта попутешествовать на мотоцикле. Но раньше на это не было денег, а сейчас нет времени. Самые дальние мои поездки это Оредеж и Карелия. Может, на пенсии получится подальше. Видимо поэтому, кстати, среди байкеров немало мужчин в возрасте. Я второй раз в колонне (именно на открытие), и второй раз очень приятно осознавать, что ты не фрик какой-то, а вполне себе часть огромной субкультуры. Ну либо это субкультура фриков, но так на самом деле про любую можно сказать: от рокеров до футбольных фанатов. Это же тоже форма религии со своими ритуалами и внутренними правилами. Впрочем, в каких-то мотосообществах я обычно не участвую — там прям очень радикальные энтузиасты, которые этим болеют. А я не болею, так, для удовольствия катаюсь: это хоть и важная, но далеко не определяющая часть моей жизни. #moto#hobby

Hashtags

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

🇫🇷 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

Machinelearning

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

🌟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

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща