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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #336 · 6.05

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Останкино закрыли из-за постоянных угроз минирования. Мне кажется, такие угрозы могут исходить от людей, которые подобным образом хотят устранить источник пропаганды. Что, конечно, очень наивно и глупо. Так что из-за каких-то идиотов не удалось попасть в этот раз. Несколько новых для меня наблюдений про Москву. 1. Я попытался оценить движение, как автомобилист, и, мне показалось, что это жесть. В Питере конечно есть отдельные места, которые и плохо спроектированы, и пользуются большой популярностью у автомобилистов, из-за чего проезжать их — невероятное страдание и почти вечные муки на Земле. Например, Светлановская площадь. Но в Москве водители просто живут в Аду. Чудовищно частая многополосность, толкотня, разметка неочевидной сложности, многоуровневые развязки — я бы в таких условиях автомобиль купил с куда меньшей вероятностью. Хотя, наверное, те, кто живёт тут постоянно, банально привыкли. 2. С парковками, наоборот, какая-то магия. Куда люди девают свои машины? В Москве больше автомобилей, чем в Питере. Но Питер по сравнению с Москвой просто вусмерть запаркованная свалка железа. На Питер в этом отношении буквально невозможно смотреть, причем, как в центре, так и на окраинах. Но в Москве каким-то непостижимым образом этой проблемы нет: улицы чистые и в центре, и в спальных районах. Всегда знал, что нытьё водителей "А где ещё парковаться?" это фейк. Где-то, видимо, можно, если городская администрация имеет волю этим вопросом заниматься. 3. Почти нет каких-то кафешек и подобных бизнесов, вообще нижние этажи зданий очень не развиты. У нас в Питере практически в любой части города нельзя пройти и 20 минут, не наткнувшись на едальню, кондитерскую итд. Здесь же под это могут быть отдельные улицы, но в целом в обычных местах всё очень туго. Мы жили недалеко от ВДНХ, и там на огромный район полтора ноунейм-ресторана, в которых официанты банально не справляются с потоком людей. Интересно, связано ли это с какими-то запретами со стороны города? Гулять по Москве конечно очень круто и приятно, Питеру далеко до такого уровня урбанистики. Но жить в Москве всё ещё не хотел бы. Слишком много всех тут. #travel#life

Hashtags

#travel#life
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 →