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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #340 · 10.05

Прегледай публикациятаВиж оригинала

В книге и фильме «Чарли и шоколадная фабрика» владелец фабрики Вилли Вонка решает найти себе преемника, поэтому приглашает нескольких детей на экскурсию, где они подвергаются разного рода проверкам на соответствие нужным человеческим качествам: отсутствие жадности, эгоизма, честолюбия, гордыни итд. Но есть проблема. Изначально дети должны были быть выбраны случайно: в выпускаемых фабрикой шоколадках спрятали 5 билетов. Но по факту такой способ как раз приводит к отбору наиболее нерелевантных кандидатов: один билет получает мальчик-обжора из-за того, что ест слишком много шоколада, другой билет попадает к избалованной дочке миллиардера, потому что он просто покупает ей очень много пачек, третий достается самовлюблённой тщеславной спортсменке, помешанной на победах по всём, четвертый вычисляет геймер, который не любит шоколад. На мой взгляд это хорошая задачка для собеседования HR-специалисту: каждая итерация отбора должна приближать выборку к цели, а не отдалять. Что мог сделать Вонка, чтобы изначально к нему попала пятерка добрых и честных детей? Второй важный момент это разница между гипотетическим и реальным функционированием той или иной системы. Такого в жизни очень много: например, в голосованиях на каких-нибудь конкурсах теоретически предполагается, что люди не будут накручивать, а ПДД не предполагают, что на слишком широкой полосе люди будут ехать в два ряда абсолютно всегда (см. Выборгское шоссе). Бюрократия так вообще вся построена на отрицании реальности, что приводит, например, к существованию понятия «Итальянская забастовка». Считаю, что способность адекватно дозировать формализм с поправкой на реальность это ценное свойство, например, для руководителя. #life

Hashtags

#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 →