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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #48 · 11.06

Kickstarter отличный пример неизбежного возврата системы из какого-то нестандартного состояния в более привычное. Изначально проект планировался, как помощь молодым изобретателям и инноваторам: авторы могли описывать идею нового устройства (идею игры, книги, дизайнерского предмета и т.д.), представляли публике простой прототип — как правило самодельный — и собирали деньги на его реализацию. То есть деньги как раз шли на то, чтобы разработать промышленный вариант и наладить производство. В теории можно было прийти на Кикстартер простым парнем из деревни, спаявшим прототип в гараже, и собрать средства на воплощение своей мечты в жизнь. Однако со временем естественным образом привлекали больше внимания те, кто прошёл на момент презентации чуть дальше: сделал более качественный образец, заказал более дорогой видеоролик, или даже уже частично наладил какие-то производственные процессы. Это всё выродилось в то, что Кикстартер превратился из краудфандинговой площадки в магазин. А точнее сказать — Телемагазин. Отличие от обычного магазина в том, что в Телемагазине товар делает вид, что он уникален, и в других местах такой не купить. В остальном же теперь проекты выходят на Кикстартер с полностью готовым продуктом, полностью налаженной линией выпуска и профессиональной рекламой. Стоимость выхода на Кикстартер в наши дни нередко превышает потенциально возможные сборы. Всё больше краудфандинговых кампаний в качестве гола (то есть суммы, которую необходимо собрать) ставят глубоко формальную небольшую цифру. Сложное и дорогое электронное устройство просит для старта $20000 — в реальности этого не хватит даже на полноценный production-ready прототип. Например, пресс-форма для литья пластикового корпуса сама по себе может стоить $5000-$10000, а производство ещё даже не началось. Потому что на самом деле разработчики сейчас не выставляют свои идеи для сбора денег на воплощение. Они выставляют готовый товар в магазин. Естественные и вроде бы правильные процессы (более качественное привлекает больше внимания) привели к искажению или даже исчезновению первоначальной цели проекта Кикстартер. Из интересной и необычной площадки по финансированию изобретений он стал магазином — тоже не совсем банальным, но с очень привычным механизмом работы как для продавцов, так и для покупателей. Исключения случаются, однако в целом тенденция очевидна. На мой личный взгляд владельцам Кикстартера нужно было остановить это в своё время. Если на западе есть термин overqualified в качестве причины отказа при приёме на работу, то можно было и здесь балансировать допустимый уровень готовности продукта при публикации на площадке. Но что имеем, то имеем. #gadgets

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