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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #680 · 5.12

Фантасты любят изображать подводные города и всяких подводных жителей. Начиная от Звездных Войн с гунганами, и заканчивая новыми фильмами по комиксам (и их первоисточниками): в DC есть Атлантида, в Марвел вот ввели Талокан (который в комиксах вроде бы тоже буквально Атлантида). И там и там появление подводных людей объясняется как-то так: были обычные наземные люди, потом с ними что-то случилось, воздействие какой-то фигни, они, дескать, мутировали и стали жить под водой. У меня в такие моменты отключается приостановка неверия. Ну не может существо с похожим на человеческое телом постоянно жить под водой. Дерек Кюнскен в книге "Квантовый волшебник", о которой я вам рассказывал, описывает людей, генетически измененных для постоянной жизни в океане. Во-первых, у них нет подвижных век, потому что глаза не нужно смачивать. Крупная относительно тела голова, глаза огромные, чешуя. Во-вторых, хвост вместо ног. И правда, если существа не опираются на поверхность, у них нет необходимости в ногах. Да, по сюжету они изредка выходят на сушу. Тут мы можем для примера посмотреть на животных, которые дышат атмосферным кислородом, но чье тело биомеханически приспособлено к воде: морские котики, тюлени, моржи, пингвины итд. Они на земле довольно неуклюжи, могут разве что медленно переваливаться. В-третьих, люди-рыбы у Кюнскена не используют звуковую речь и общаются колебаниями электромагнитного поля. Обычным людям по сюжету приходится применять специальные синтезаторы голоса, чтобы общаться с амфибиями. Ну и конечно никакой речи не может идти о присутствии рыболюдей на суше и использовании ими человеческих инструментов и инфраструктуры. Их транспортируют в больших чанах с водой под давлением, и такие же делают отсеки в космических кораблях, где они нужны (там в книге эти рыбы могут выдерживать большие перегрузки и поэтому служат пилотами на истребителях). А в фильмах существа с ногами и веками живут постоянно в воде, в темноте и холоде, не имея удобного для передвижения и коммуникации тела. Не верю! Даже по меркам киносказок. Верю в подводный город Восторг из первого Bioshock, в котором просто построенные на дне дома с атмосферой для людей. Там в процессе игры постоянно ощущаешь, насколько чужеродна для человека толща океана вокруг, и как много усилий пришлось приложить инженерам, чтобы сдержать чудовищное давление и обеспечить какую-то возможность передвигаться и вести свою деятельность. #fiction

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