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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #352 · 21.05

Но здесь проявляется важный нюанс. На самом деле, он есть везде. Чтобы скомандовать компьютеру что-то сделать, ты должен понимать, хотя бы на общем уровне, как работает компьютер — а это уже часть мышления программиста. Для хорошей работы с экселем тебе придётся использовать формулы, в которых есть не только обычная алгебра, но и, например, логические выражения. Для работы в конструкторах алгоритмов тебе нужно понимать, что такое цикл и условный переход. В какой-то момент понадобятся и структуры данных, например, индексированные массивы (просто вы не будете их так называть, но работать с ними придётся). Даже чтобы собрать что-то в Tilda, нередко нужно хотя бы в общих чертах понимать, как работает вёрстка, допустим, на экранах разных размеров. Что такое пиксель, чем отличается внешний отступ от внутреннего и так далее. В итоге изначальная цель — совсем отказаться от программистов — выполняется лишь частично. Для хорошей работы с nocode-сервисами нужно в некоторой степени программистское мышление. Не получится любой домохозяйке за пару минут натыкать себе подборщик рецептов, если только она уже не является человеком, который при желании и программирование бы мог выучить. Появление специальных вакансий только подтверждает это: если бизнесу нужен условный Senior Tilda Developer, значит, не может любой уборщик в компании набивать лэндинги. Впрочем, это, конечно, дешевле, чем нанять разработчика, и в этом смысле nocode задачу выполняет (с поправкой на то, что сами по себе сервисы могут быть дорогими, а ещё ты к ним навечно привязываешься). В итоге nocode сервисы это в некотором смысле сервисы для ленивых программистов, а не для всех без исключения, как им хотелось бы быть. Естественно, к полному отказу от программистов это тоже не приведёт — как я уже упомянул, немало работы всё ещё требует большой гибкости. Создание собственного уникального продукта, которым потом будут пользоваться другие — один из таких видов работы — и именно она нужна очень многим бизнесам. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #llama3

当前筛选 #llama3清除筛选
GPTunneL

@gptunnel · Post #107 · 25.07.2024 г., 13:43

Обновление моделей LlaMa в GPTunneL🦙 ⚡️ Мы добавили новую LlaMa 3.1 405b с 405 миллиардами параметров — на сегодняшний день это самая мощная модель ИИ с открытым исходным кодом. По утверждениям разработчиков, LlaMa 3.1 превосходит такие модели, как GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet от Anthropic в различных областях, включая общие знания, кодирование и математику. 〰️ Кроме того, вывели из альфа-версии LlaMa 3.1 70b и LlaMa 3.13.8b, содержащие 70 и 8 миллиардов параметров соответственно. Эти модели стали еще стабильнее, что позволяет вам получать более качественные результаты. ➡️ Переходи в GPTunneL и тестируй модели LlaMa 3.1 🪅 Если захочешь сравнить новинку с другими моделями, загляни в нашу Арену. #update#llama3

GPTunneL

@gptunnel · Post #72 · 08.05.2024 г., 11:41

LlaMa 3 — первая open-source LLM-модель в GPTunneL🪅 Мы запустили новейшую модель в альфа-режиме — LlaMa 3 70b и LlaMa 3 8b (70 и 8 млрд параметров соответственно)! В Meta утверждают, что Llama 3: ➡️ обладает высокой скоростью обучения и эффективно работает с большими объемами данных; ➡️ превосходит конкурентов в точности генерации текста и производительности; ➡️ отлично справляется с программированием. 👍 Протестируй LlaMa 3 в GPTunneL ☝️ LlaMa 3 рекомендована к использованию на английском языке. При работе на русском возможны небольшие галлюцинации. #update#llama3

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15348 · 20.12.2025 г., 12:00

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14815 · 10.06.2025 г., 11:30

#jupyter_notebook#chatglm#chatglm3#gemma_2b_it#glm_4#internlm2#llama3#llm#lora#minicpm#q_wen#qwen#qwen1_5#qwen2 This guide helps beginners set up and use open-source large language models (LLMs) on Linux or cloud platforms like AutoDL, with step-by-step instructions for environment setup, model deployment, and fine-tuning for models such as LLaMA, ChatGLM, and InternLM[2][4][5]. It covers everything from basic installation to advanced techniques like LoRA and distributed fine-tuning, and supports integration with tools like LangChain and online demo deployment. The main benefit is making powerful AI models accessible and easy to use for students, researchers, and anyone interested in experimenting with or customizing LLMs for their own projects[2][4][5]. https://github.com/datawhalechina/self-llm