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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #384 · 16.06

Сегодня был первый день конференции #DotNext, пока в онлайне (но офлайн тоже будет, в Петербурге 27-го июня, я пойду). Конференция для разработчиков на .NET, в первую очередь C# и связанные технологии. Особенно понравилась лекция про историю C#. Вот ниже схема, где стрелками обозначено влияние одного языка на другой в некоторых аспектах (хотя не во всех: например, Kotlin тоже взаимно повлиял на C#, скажем, датаклассы из него заимствованы, в C# это тип record). Ещё я не знал, что C# создал Андерс Хейлсберг — тот самый, который в своё время сделал Delphi. Это удивительно. Я когда-то начинал свой путь разработки именно с Delphi, сделал на нём много первых шагов. А теперь вот пишу на C# от того же автора, круг замкнулся. Ещё Хейлсберг один из авторов TypeScript: в общем, умеет мужик в языки! В ходе этой лекции было любопытно узнать или вспомнить, как всё-таки плохо во многих других языках с удобством совершенно типовых действий, начиная от обобщённого программирования и заканчивая ленивой обработкой или генерацией бесконечных множеств. Понятно, что человек ко всему привыкает, но переходить на другой язык после C# было бы болезненно, мне кажется. По крайней мере, для энтерпрайз разработки, где важна архитектура и статический анализ. Завтра второй онлайн-день, посмотрим, что будет там.#dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tuvanlanguage

当前筛选 #tuvanlanguage清除筛选

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google