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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #589 · 9.10

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Прикольно, что существует рынок продуктов для улучшения других продуктов. Например, в конструкторах LEGO есть наборы с электричеством, и там блок управления моторами очень бестолковый: он маломощный, на батарейках вместо аккумулятора, а контроллер (в новых наборах — с телефона) позволяет собирать из таких вещей только модель по инструкции, потому что в приложении просто нет функциональности за пределами коробочных наборов. Что странно для конструктора — ведь он должен быть гибким и позволять собирать что угодно. Но корпоративные процессы в любой большой компании, такой, как LEGO, очень часто не позволяют эффективно браться за оптимизацию каких-то отдельных вещей. Так что на рынке можно купить у других производителей не родные блоки управления (например BuWizz). Они совместимы с деталями от LEGO, но во всём без исключения лучше: выше мощностью, дольше работают, меньше по размеру и обладают более гибким приложением для контроля моторов и сервоприводов. А я тут купил антенну на DJI-очки, которая очень интересно сделана: она ставится вместо пластиковой панели, выполняющей на очках декоративную функцию. Вообще, передача изображения это слабое звено практически любой современной FPV-системы. Пульт управления работает на расстоянии до 10 километров, а вот картинка в отдельных местах сыпется уже на 300-500 метрах, даже если в рекламе сказано совсем другое. Без картинки конечно всякие умные Мавики вернутся домой (хотя отсутствие возможности нормально летать и снимать это всё равно неприятно), а вот в FPV-мире потеря картинки нередко равна потере дрона. Так вот, антенна от компании iFlight, ставится прямо поверх очков. Производители из iFlight специально сделали корпус, повторяющий накладку очков от DJI: одна фирма делает улучшения для продуктов другой фирмы. Это популярная антенна, многие FPV-пилоты с ней летают. Правда, оценить разницу я пока не смог (вчера летал, но неправильно настроил мощность видеопередатчика). Будем смотреть, что там на деле будет. Вот это всё что в текстуре карбона на фото — корпус новой антенны как раз. #drone#gadgets

Hashtags

#drone#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 →