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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #443 · 10.07

Помните, тут Илон Маск собирался купить Твиттер? Пишут, что он отменяет сделку, потому что Твиттер: — Неправильно считал число фейковых аккаунтов — Не смог предоставить сведения об объёме спама — Открыто признал, что последние годы преувеличивал количество пользователей Кстати, по последнему случаю в прошлом году был крупный штраф от Твиттера собственным же инвесторам по результатам судебного иска. Твиттер заявлял о росте месячной аудитории, но скрыл тот факт, что дневная аудитория стоит на месте. Что, кстати, интересно: люди как бы реже стали в Твиттер заходить, но при этом общее количество этих людей росло. То есть, смотрите, крупная корпорация тоже, как и отдельный человек, может врать, делать хорошую мину при плохой игре, скрывать и преувеличивать и так далее. А ещё инвесторы на Западе умеют замечать такие штуки и штрафовать корпорации. Интересно, что у нас инвесторы, похоже, не умеют, иначе непонятно, почему у них не возникало вопросов к тем же публичным цифрам от ВКонтакте. Хотя в современных реалиях, видимо, ВК уже не стоит считать частным бизнесом, а скорее государственной корпорацией. Не уверен, что для Твиттера срыв сделки с Маском это прямо так уж плохо. Маск там почти силой хотел его поглотить и навести свои порядки, весьма своеобразные, в соответствии с его характером. Но репутационно, конечно, эффект не самый приятный. Хорошо, что я забил на Твиттер и перестал им пользоваться. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #optimizatio

当前筛选 #optimizatio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8587 · 19.09.2025 г., 09:09

🚀 SakanaAI представил Robust Agentic CUDA Kernel Optimization Это новый подход, где LLM помогает оптимизировать CUDA-ядра для PyTorch. • Слияние операций ускоряет forward/backward-проходы, результаты выше стандартных Torch-базлайнов • Полный пайплайн: PyTorch → генерация CUDA-кода → эволюционная оптимизация во время работы • Проверка через LLM: модели автоматически отмечают неправильные ядра (дает +30% к производительности) • robust-kbench — собственный бенчмарк, где измеряют не только скорость, но и корректность работы LLM Авторы пишут о 2.5x ускорении над PyTorch eager и даже 6x в линейных операциях❗️ Но большинство примеров — это тесты на слияние операций с неотюненной базой, так что цифры спорные. К тому же PyTorch 2.5 уже внедряет похожие оптимизации ), поэтому такие рекорды могут быстро обесцениться. Это интересный подход к самообучающимся AI-компиляторам, но заявленные ускорения стоит проверять на праактике. 🟢Github: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench 🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2509.14279 @ai_machinelearning_big_data #AI#CUDA#PyTorch#SakanaAI#LLM#Optimizatio