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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #603 · 20.10

Многим наверняка известно, как наши родители иронично называли словом "недвижимость" пришедший в негодность соседский автомобиль, который мог стоять во дворе месяцами и годами, занимая одно и то же место. Он ржавел, колеса спускались, и в итоге он прирастал к своему месту. Я еще всегда думал, что формально с этим ничего не сделаешь — это ведь по идее просто припаркованная машина, нет в законе упоминания о том, как часто она должна приходить в движение. Оказывается — есть, но с оговорками. Существует понятие "разукомплектованное транспортное средство" — это такое, "у которого отсутствуют одна или несколько кузовных деталей (предусмотренные конструкцией капот, дверь, замок двери кузова или кабины, запор горловин цистерн, пробки топливного бака и (или) отсутствуют одно или несколько стекол, внешних световых приборов, колес, шин), а также сгоревшее транспортное средство." Если такое транспортное средство находится на общественной территории, владельцу направляется уведомление о необходимости его убрать, на что дается 30 дней, после чего убирается эвакуатором, а владельцу выписывают штраф до 5000 рублей. Более того — что особенно смешно — чиновник, ответственный за благоустройство какой-либо общественной территории, под угрозой административки и штрафа обязан уведомлять владельцев разукомплектованных транспортных средств о необходимости их убрать. Представьте, как круто было бы, если бы законы в России работали? Однако, дьявол в деталях. Просто ржавое корыто со спущенными шинами не попадает в эту категорию. Начнет попадать, если у него нет стекла или, например, фары. Так что в принципе, если кто-то у вас во дворе припарковал "недвижимость", месяцами прирастающую к месту, можно случайно (!) выбить ему задний ходовой огонь и потом уже фотографировать и отправлять в службы. Вряд ли владелец, который буквально бросил гнить свой автомобиль, станет его ремонтировать. Сфоткал сегодня по пути. Вообще, штуки три видел за полчаса ходьбы по району. #life

Hashtags

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

🇫🇷 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

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

🌟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

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща