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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #48 · 11.06

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#gadgets
Резултати

Намерени 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →