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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #584 · 4.10

Прегледай публикациятаВиж оригинала

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

#fiction
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 →