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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 60 подобни публикации

Търсене: #cplusplus

当前筛选 #cplusplus清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15603 · 05.04.2026 г., 12:30

#cplusplus LiteRT-LM is Google's free, high-speed tool for running large language models like Gemma 4 on phones, computers, Raspberry Pi, and more, with GPU boosts, vision/audio support, and tool use for smart apps. It powers AI in Chrome, Pixel Watch, and Chromebook—try it fast via CLI command on Linux, macOS, Windows, or Pi without coding. You benefit by easily deploying fast, private on-device AI for apps, prototyping, or edge projects, saving time and cloud costs. https://github.com/google-ai-edge/LiteRT-LM

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15554 · 12.03.2026 г., 11:30

#cplusplus LiteRT is Google's free framework for running fast machine learning and generative AI on phones, computers, and web without cloud help. It uses GPU and NPU for up to 2x speed boosts, zero-copy data handling, and async execution on Android, iOS, Linux, and more, plus easy PyTorch model conversion. You benefit by building quick, private apps like real-time image editing or chatbots that work offline on everyday devices, saving battery and boosting performance. https://github.com/google-ai-edge/LiteRT

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15550 · 09.03.2026 г., 11:30

#cplusplus Godot RE Tools let you fully recover Godot projects from APK, PCK, or EXE files by extracting resources, decompiling GDScripts, recreating the project.godot file, and converting resources to original formats. It supports Godot 4.x, 3.x, and 2.x via easy GUI drag-and-drop or command line. This helps you restore lost projects quickly, edit games for modding, or regain work from exports/backups without starting over. https://github.com/GDRETools/gdsdecomp

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15508 · 20.02.2026 г., 12:00

#cplusplus Electrobun lets you build ultra-fast, tiny desktop apps in TypeScript for macOS, Windows, and Linux. Start with `npx electrobun init` for quick templates, get ~12-14MB bundles using system webviews and Bun runtime, and send tiny 14KB updates via bsdiff patches. It offers typed RPC for main-webview communication, fast startup under 50ms, and full tools for building, signing, and shipping. You benefit by coding once in familiar TypeScript, skipping Electron's bloat or Tauri's Rust, to ship performant apps in minutes with easy distribution and low user downloads. https://github.com/blackboardsh/electrobun

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15501 · 18.02.2026 г., 12:00

#cplusplus Pyrite64 is an open-source visual editor and engine for creating 3D games that run on real Nintendo 64 consoles or accurate emulators. It uses community libraries like Libdragon and tiny3d instead of proprietary Nintendo SDKs, avoiding legal complications. The tool features automatic toolchain installation, Blender model importing, HDR and bloom rendering, and a node-graph editor for scripting. You benefit by building authentic N64 games without wrestling with outdated 1990s development tools—the integrated environment handles compilers, dependencies, and asset management automatically, letting you focus on game creation rather than technical setup. https://github.com/HailToDodongo/pyrite64

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15428 · 22.01.2026 г., 12:00

#cplusplus FlashMLA is DeepSeek's optimized attention library that makes AI models run faster and use less memory. It works with advanced NVIDIA GPUs to speed up how language models process information, achieving up to 660 trillion floating-point operations per second. The library supports both dense and sparse attention modes, meaning it can focus on important tokens while skipping less relevant ones, reducing computational waste. For you, this means faster AI responses, lower costs for running large language models, and better performance on tasks like chatbots and code generation. The technology is open-source and integrates with popular AI frameworks like PyTorch and Hugging Face, making it accessible for developers building next-generation AI applications. https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15186 · 02.10.2025 г., 08:30

#cplusplus Tile Language (tile-lang) is a simple, Python-like programming language that helps you write fast GPU and CPU code for tasks like matrix multiplication and attention mechanisms. It uses a smart compiler based on TVM to optimize your code automatically, so you get high performance without dealing with complex low-level details. Tile-lang supports many devices including NVIDIA and AMD GPUs and offers examples and tools to help you write, test, and profile your kernels easily. Installing it is straightforward via pip or from source. This lets you develop efficient AI and math kernels faster and with less effort, improving productivity and performance on modern hardware. https://github.com/tile-ai/tilelang

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15179 · 29.09.2025 г., 11:30

#cplusplus Media Downloader is a user-friendly program that helps you download videos and playlists from many websites using a simple graphical interface. It supports multiple tools like yt-dlp and others through extensions, allowing you to download media in different formats and do many downloads at once or batch downloads from files. You can also manage playlist subscriptions and use it in many languages. It works on Windows, macOS, and Linux, with portable and installer versions available. This tool saves you time and effort by making media downloads easy, organized, and flexible, letting you watch offline without interruptions or internet issues. https://github.com/mhogomchungu/media-downloader

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15148 · 17.09.2025 г., 11:30

#cplusplus Monad is a fast, scalable Layer 1 blockchain fully compatible with Ethereum's EVM, allowing you to run Ethereum smart contracts without changes. It improves speed by separating consensus (agreement on transaction order) from execution (processing transactions), enabling parallel transaction execution and reaching 10,000 transactions per second with 1-second finality. Monad uses a custom EVM and a special database (MonadDb) optimized for parallel state access, reducing delays. This means you get much faster, cheaper transactions while keeping Ethereum compatibility, making it easier for developers and users to adopt and benefit from high performance and scalability. https://github.com/category-labs/monad

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15146 · 15.09.2025 г., 11:30

#cplusplus This project helps you fix batteries that get locked by their Battery Management System (BMS) when it detects a fault, which sometimes happens by mistake or after the problem is fixed. Instead of throwing away a good battery, you can use open-source tools to reset the lock and save money. You set up an Arduino device and software on your computer (either a simple Windows program or Python-based) to communicate with the battery and unlock it. This way, you can repair and reuse batteries that would otherwise be wasted, reducing costs and environmental impact. https://github.com/mnh-jansson/open-battery-information

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14974 · 19.07.2025 г., 12:00

#cplusplus ik_llama.cpp is an improved version of llama.cpp that runs faster on CPUs and hybrid GPU/CPU setups. It supports many new advanced quantization methods, which help models use less memory and run more efficiently. It also offers better performance for special models like DeepSeek and MoE, with faster prompt processing and token generation. You can run it on various hardware, including Android, and it has features to control where model data is stored (CPU or GPU). This means you get quicker AI responses and can handle bigger or more complex models smoothly on your computer or device[2][1][4]. https://github.com/ikawrakow/ik_llama.cpp

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14857 · 23.06.2025 г., 13:00

#cplusplus The LEGO Island portable project recreates the original LEGO Island game (version 1.1, English) so it can run on many platforms like Windows, Linux, macOS, and even the web, without changing the gameplay or adding new features. It replaces Windows-only parts with cross-platform libraries like SDL3 to make the game work smoothly on different systems. You need an original copy of LEGO Island to use it, and while developer builds exist, user-friendly versions are still being made. This means you can enjoy the classic LEGO Island game on modern devices and operating systems that it wasn’t originally designed for, preserving the nostalgic experience across platforms[2]. https://github.com/isledecomp/isle-portable

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 5Следваща