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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #584 · 4.10

Я вам давно писал про книгу "Квантовый волшебник" канадского фантаста Дерека Кюнскена. Сейчас читаю вторую часть, "Квантовый сад". Вспомнил, что еще тогда хотел рассказать об интересном описании религии у автора. По сюжету нация богатых и высокомерных людей, нуменов, создала себе генетически измененных людей-слуг. Эти слуги — там их называют "куклы" — специально сделаны размером с карлика и физически более слабыми, чем обычные люди. Но нумены встроили в кукол еще один уровень защиты от неповиновения и восстания: от запаха нуменов куклы впадали в религиозный экстаз, буквально испытывая чувство, будто общаются с богами. А при лишении возможности вдыхать запах своих богов эти слуги впадали в жесткую депрессию. Причем, экстаз они испытывали вообще при любом взаимодействии со своими хозяевами. Даже если те их били или унижали, для слуг это форма божественной милости. Казалось бы, что могло пойти не так? В итоге слуги стали замечать, что хозяева иногда причиняют друг другу вред и даже убивают себе подобных. Если не будет богов — не будет и экстаза. Так что они пришли к логичному решению: переловили всех богов и посадили в клетки. В заточении нумены начали самоубиваться, поэтому клетки делали всё меньше размером, пока человек внутри не станет полностью обездвижен, скрюченный в три погибели. Иногда ему удаляли конечности, чтобы лучше помещался. Кормили принудительно через трубочку. А чтобы было больше запаха, эти клетки ставили в жаркие помещения с вентиляторами, и ходили толпами туда молиться. При этом никакая религиозная атрибутика не исчезла: куклы всё так же считали нуменов богами и преклонялись перед ними, испытывая восторг и благоговение. Всё-таки, это было зашито в их генетике. #fiction

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