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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #766 · 22.02

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Тёму Лебедева заблочили на ютубе с концами. До этого отключали на 2-3 недели, а сейчас удалили основной и резервный каналы. Он давно говорил о такой возможности, так что ни для него, ни для его аудитории особо никакой катастрофы не случилось (все ролики всё время дублировались в несколько соцсетей). Интересно тут другое. Я, как вы помните, уже около года регулярно его смотрю. И вся риторика там сводится к: "Я люблю жить в России". Никаких призывов к насилию, например, никогда не было: более того, он прямым текстом много раз подчёркивал, что против любого проявления насилия, что войну надо называть войной и так далее. Если детально разобрать любой его ролик за последний год, то там будет не более чем выражение личного мнения, пусть и с матом и местами грубо и прямолинейно. Я в значительной степени уверен, что Ютуб забанил Тёму не за содержание его видео, потому что тогда нужно перебанить всё, кроме каналов для младенцев. Думаю, что Ютуб забанил Тёму просто за количество страйков, которые на него регулярно уже много времени массово кидают идеологические противники. Ну, то есть, скорее всего достаточно большой толпой можно закрыть практически любой канал. Косвенно эту гипотезу подтверждает и тот факт, что в тот же день забанили канал блогера Камикадзе Д (помните такого?), который как раз вёл, наоборот, крайне антироссийскую риторику. Да, Ютуб принадлежит Гуглу, а про Гугл понятно, что он ангажирован. И, всё-таки, скорее всего просто не особо хотели разбираться, а с миллионом страйков делать что-то надо. Тёме конечно пофиг, у него бизнес не зависит от видеоблога. Но есть люди, которые прям сильно пострадали из-за таких блокировок (например Стас Ай как просто). Казалось бы — нужно не строить своё дело в такой значительной зависимости от какой-либо корпорации. Но капитализм и монополии зачастую не дают никакого выбора: попробуй, например, выпусти мобильное приложение без зависимости от Эпла или Гугла. #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 →