TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #421 · 4.07
Если вовремя остановиться и надеть дождевик, то даже поездка под дождём не так страшна. Особенно на трицикле, который не боится скользкой дороги. Доехали до Петрозаводска за полдня и дальше гуляли тут. Петрозаводск я вам уже показывал в одном из предыдущих путешествий, так что фоток не будет (но видео будет в фильме, который я сделаю по возвращении). Только одно новое: до этого был в Петрозаводске своим ходом и не замечал, что здесь нет разметки на многополосных дорогах, кроме разве что самых основных. Разметка просто не нарисована, хотя знаки о многополосности висят, а там понимай, как знаешь. По пути встретили другую группу из троих мотопутешественников, которые то обгоняли нас, то отставали. Тоже вот ребята поехали по Карелии. Ну и, конечно, большой привет всем водителям, которые по трассе с одной полосой в каждую сторону вне населенных пунктов едут 60-80 км/ч и собирают за собой огромную вереницу других транспортных средств. Интересно, о чем они думают, глядя в зеркала. Завтра самый сложный участок, но должен быть классный контент, stay tuned. #travel
Hashtags
Търсене: #dl
@repo_science · Post #4131 · 18.05.2024 г., 21:06
#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 -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #706 · 21.11.2025 г., 07:53
#dl Introducing more symmetries in attention https://github.com/NVIDIA/torch-harmonics https://neurips.cc/virtual/2025/loc/san-diego/poster/117783
Hashtags
@amneumarkt · Post #691 · 05.10.2025 г., 07:41
#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
Hashtags
@amneumarkt · Post #683 · 28.06.2025 г., 07:04
#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/
Hashtags
@amneumarkt · Post #681 · 14.06.2025 г., 08:43
#dl So tensorflow and jax are deprecated in the transformers package. https://github.com/huggingface/transformers/pull/38758
Hashtags
@amneumarkt · Post #662 · 21.02.2025 г., 07:42
#dl Sure, nobody uses it anyways.
Hashtags
@amneumarkt · Post #625 · 03.10.2024 г., 21:31
#dl PyTorch Native Architecture Optimization: torchao | PyTorch https://pytorch.org/blog/pytorch-native-architecture-optimization/
Hashtags
@amneumarkt · Post #624 · 03.10.2024 г., 18:07
#dl https://soumith.ch/blog/2024-10-02-training-10k-scale.md.html
Hashtags
@amneumarkt · Post #602 · 20.07.2024 г., 05:48
#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.
Hashtags
@amneumarkt · Post #556 · 16.03.2024 г., 09:09
#dl This repo is really nice. yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
Hashtags
@amneumarkt · Post #506 · 13.11.2023 г., 08:30
#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
Hashtags
@amneumarkt · Post #484 · 12.06.2023 г., 06:13
#dl https://twitter.com/armin_kekic/status/1667181047480479751?s=20
Hashtags