У кого-то из фантастов была описана такая сцена: огромный военный космический корабль древней цивилизации патрулирует свои владения, а рядом с ним летит маленький современный (от другой цивилизации) и конвоирует его, чтобы чего лишнего не сделал. Маленький был способен уничтожить большой одним выстрелом. В сцене показана немощность некогда могучей, но безнадёжно устаревшей технологии по сравнению с более новой.
Я вспомнил сегодня об этом, когда увидел машину такси, у которой на "шашечках" на крыше был написан красивый семизначный номер телефона. Сама машина стояла припаркованная, с водителем внутри, на стекле была табличка "Свободен" или типа того. Никакой айдентики какого-либо из агрегаторов на корпусе не было. Не знаю, работает ли конкретно этот водитель по-старинке, но мы все таких иногда встречаем на выходе из вокзалов, например. Призраки давно минувших времён.
#life
#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
-----
#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
#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/
#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.
#dl
This repo is really nice.
yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models
https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
#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