Я вчера сделал странную вещь: поставил на мотоцикл более тихий глушитель.
Вообще, я уже второй раз это делаю. У предыдущего владельца был родной глушитель с вырезанными внутренностями, что для меня признак очень большой тупости. Даже само по себе желание иметь громкий звук — крайне сомнительно, но я с большим натягом могу понять, когда ставят кастомные "Акрапович" или "Йошимура": ну повелись люди на байку про пассивную безопасность. Однако, иметь громкий и при этом некрасивый и неприятный звук это за гранью моего понимания, а именно так и получается, если просто вырезать заводской катализатор.
В общем, я почти сразу после покупки глушитель поменял на кастомный более тихий (потому что родной на вторичке не достать, а новый стоит как 20% всего мотоцикла). Но звук всё ещё был не очень.
А тут недавно увидел на Авито очень дёшево целый глушитель, снятый с такой же техники ради установки более громкого. Мне прислали его аж из Пятигорска. С одной стороны, существование ещё одного идиота, который поставил себе орущий кастом, это плохо. С другой стороны, конкретно для меня оказалось хорошо, и теперь у меня тихий спокойный звук, не бьющий по ушам ни мне, ни окружающим.
Только не рассказывайте Варламову и его фанатам, а то их удар хватит от разрыв шаблона.
#moto
#DL
📱
Zeus New Pytorch Ecosystem Tool
Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads.
🖥Github
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#dl
Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8
#dl
A few cool ideas in this model.
Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog
https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
#dl
There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU.
https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/
I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.
#dl
This repo is really nice.
yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models
https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
#dl
Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing.
Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948