Свершилось. Сегодня Экосистема городских сервисов совместно с VK Mini Apps подвели итоги конкурса, в котором я участвовал, и писал вам об этом.
Мой музейный кликер оценили не только вы в комментариях, но и члены жюри: я занял первое место во втором этапе (по правилам можно занять призовое место только в одном, даже если подавался в два).
Очень рад :) Люблю наш город, люблю конкурсы по программированию, ну и, разумеется, люблю выигрывать, чего греха таить :) Работы интересные, список всех победителей можно посмотреть вот тут.
До шорт-листа дошли всего 42 проекта, так что на самом деле при внимательном и аккуратном отношении шансы попасть в список из 20 призёров были хорошие. Участвуйте в конкурсах тоже. Это полезно для прокачки скилла, даже если вы не получите приз. Но если получите — ещё и приятно :)
P.S. Постоял рядом с CEO VK, думал попросить включить мне новый дизайн, но постеснялся.
#dev
#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