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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #701 · 14.12

Прегледай публикациятаВиж оригинала

На крупнейшем сайте для художников ArtStation сегодня был цифровой протест: люди выкладывали у себя картинки против нейросетей, генерирующих графику. Посыл в основном был: "На наших работах обучили нейросети без нашего разрешения, теперь они копируют наши стили". Но, конечно, напряжение вызвано тем, что люди боятся потерять работу и вообще стать невостребованными. Мнения об этом расходятся. Сам я вам писал, что не доволен результатами от нейросетей, и, на мой взгляд, художников они не заменят в ближайшие годы. Но вот, допустим, Лебедев считает, что очень скоро заменят. В чатиках, где я сегодня это обсуждал, мнения тоже разделились. На одном полюсе было такое: "Отъём профессий у людей машинами это неизбежная стихия, под которую нужно адаптироваться. Мир жесток, подстройся или сдохни". На другом полюсе такое: "Отъём профессий у людей машинами это очень плохо, и нам, как обществу, нужно придумать, что с этим делать, иначе всем конец". Я думаю, независимо от отъёма профессий, нас ждёт деградация и кризис арт-отрасли. Всё просто: часть заказчиков и других потребителей будут довольствоваться результатами от нейросетей вместо того, чтобы нанимать/смотреть художника. Причём, для некоторых это будет нормально, им на самом деле не нужна более, хм, контролируемая картинка. А для некоторых это будет связано с плохим пониманием необходимого качества результата. Будет снижаться средний доход художника (как прямой от заказов, так и косвенный от просмотра его работ обычными людьми), рынок заполнят более дешёвые иллюстрации. В какой-то момент, возможно, значительной выборкой для дообучения нейросетей станут картинки от других нейросетей, это, вероятнее всего, скачкообразно ухудшит качество. Вслед за картинками — видео, музыка. Хотя ладно, деградация музыки уже давно идёт. Ну хоть тексты умерли не из-за нейросетей, а пали героями в неравной битве с вертикальными видео для деток! А художников жаль. #web

Hashtags

#web
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 →