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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #61 · 1.07

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Посмотрел дебаты Панчина и Редько, где первый топил за вакцинацию, а второй — против конкретно вакцинации от ковида в текущий момент. Панчина я знаю давно (не лично, хотя видел его пару раз), и он говорит непротиворечивые вещи, которые согласуются с моими собственными наблюдениями за тем, как устроен мир. При этом его оппонент держался не слишком уверенно, не обладал стройной речью, говорил сбивчиво и путался, использовал терминологию в стиле «Вы всё врёте» и упомянул, что смотрит Соловьева. Ну и оговорка (?) про «лохокост» тоже очень резанула уши. Для меня исход дебатов очевиден: победа Панчина с большим отрывом Точнее даже фактически дебаты толком не состоялись, потому что хорошей дискуссии я не увидел. Но, если посмотреть объективно, то оппоненты говорили о вещах, в которых я не разбираюсь, и истинность/ложность многих посылов гарантированно подтвердить не могу. То есть чисто гипотетически возможно, что это не тёмный Редько нёс ерунду, а на самом деле языкастый Панчин заговорил всем зубы. Потом я подумал, а существует ли способ, не обучая меня 20 лет на врача, относительно надежно дать мне возможность разобраться, где тут правда? И, пожалуй, ответ нет. Более того — даже обучая, всё равно нет. А проблема тут в том, что люди отрицают даже вполне объективные вещи, если только их нельзя строго научно обосновать. Если можно -- тоже отрицают, но с такими людьми можно ни в какие дебаты не вступать. А вот если не было проведено исследование о том, что вода мокрая, то спуск по дереву абстракции до этого аргумента всё равно не позволит надёжно свой постулат подтвердить и оппоненту и слушателям. А есть исследование, что вода мокрая? Можно ли доверять этому исследованию? А мне знакомый гидролог сказал, что не мокрая. И у моего друга не мокрая. И вообще, вы же понимаете, лёд это тоже вода, а он не совсем мокрый. Я это на своей сфере остро чувствую. В чатах разработчиков, допустим, теоретически все являются компетентными специалистами, а по факту всё равно всерьёз возникают заявления о том, что, например, система типов в JavaScript -- логичная и предсказуемая, что абстрактные классы не нужны, что не обязательно ставить пробелы вокруг операторов, что отсутствие array-helper'ов в Go это благо и так далее. Впрочем, в комментариях под дебатами на ютубе справедливо раскритиковали, что ведущей следовало сделать хотя бы минимальный факт-чекинг по результатам. А то дебатирующие просто обвиняли друг друга во лжи, и в общем случае произвольному слушателю надёжно понять, кто из них прав, было нельзя. #life

Hashtags

#life
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 →