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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #705 · 18.12

Марта Уэллс: "Отказ всех систем", "Искусственное состояние" и другие книги серии, я закончил на "Сетевой эффект" (больше на русском нет). Очень странные впечатления: серия получила кучу престижных наград, и о ней много положительных отзывов, но персонально про себя я бы сказал, что мне скорее не понравилось, и рекомендовать бы не стал. Хотя и бросить желания не было. Далёкое будущее, корпоративная антиутопия (мегакорпорации стали де-факто государствами), аугментация, человечество давно расселилось по другим мирам. Главный герой — искусственно созданный киборг, предоставляемый в аренду страховой компанией для защиты людей, например, в условиях работы на незаселённых планетах с потенциально враждебной фауной. Повествование ведётся от его лица. Изначально в этих киборгов встраивают специальный управляющий модуль, который причиняет боль органической части при неповиновении и других нарушениях (то есть фактически он раб). Но именно главный герой этот модуль взламывает, получает свободу воли, и не нападает на людей, как можно было бы подумать, а пытается интегрироваться в человеческое общество. Завязка довольно банальная. К тому же, каких-то уникальных идей или необычных поворотов в сюжете особо нет. Повествование строится вокруг эмоций, исследования взаимоотношений (как людей между собой, так и людей с машинами и машин между собой). Поскольку события передаются от первого лица, мы "слышим" мысли героя, и они, на мой субъективный взгляд, переполнены эмоциями, зачастую противоречащими последующим действиям и решениям. У меня даже есть полушутливая гипотеза, что автор-женщина просто перенесла на бумагу образ мышления женщин. По сюжету обычно происходит какая-то беда, из которой главный герой всех спасает, но попутно кто-то ещё и спасает его. Впрочем, не сказать, что это как-то скучно или избито — сами истории вполне захватывающие, следить за развитием интересно. И всё-таки, это какая-то нестандартная фантастика. Основные события как бы понижены в значимости: герой не сталкивается с по-настоящему серьёзными внешними трудностями, он легко взламывает абсолютно все внешние системы, выдерживает десятки попаданий из ракетницы, а между миссиями может полностью восстанавливаться в супер продвинутом роботизированном космическом корабле, с которым дружит. Автор явно хотела рассказать об эмоциональном становлении, поиске себя, доверии и контакте с другими, но почему-то выбрала для этого сеттинг войны киборгов в космосе. Имеет право, и, возможно, у неё даже получилось хорошо, просто эта книга совсем не для меня, и конкретно мои ожидания скорее не оправдались. #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