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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #770 · 9.03

Сюжет я во многом предугадал, но я читаю и смотрю слишком много фантастики. В целом не назвал бы его каким-то слишком примитивным, но и особо оригинальным не назовёшь. С мотивациями персонажей тоже более менее гладко. Пожалуй, хуже всего то, что важные сюжетные детали недостаточно подробно объясняются (у меня до сих пор есть вопросы к авторам, и у многих игроков тоже — народ строит теории одна сомнительнее другой). А концовка оставила откровенно неприятное послевкусие (я посмотрел обе, но сам прошёл по каноничной, со сражением) — финал будто бы обесценивает вообще всё, что происходило в течение игры. Спишем на то, что сюжет, вероятно, сразу писали под DLC и вторую часть игры, которая вроде как уже в разработке. Тем не менее, игра подарила много кайфа и точно запомнится надолго. В ней есть интересные сюжетные и игромеханические идеи, а арт-дизайн выше всяких похвал. Для первого опыта ААА игры от студии, которая раньше такие серьёзные проекты не делала, это не просто прыжок выше головы — это невероятно значительное достижение, говорящее о высоком профессионализме и таланте участников. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #optimizatio

当前筛选 #optimizatio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8587 · 19.09.2025 г., 09:09

🚀 SakanaAI представил Robust Agentic CUDA Kernel Optimization Это новый подход, где LLM помогает оптимизировать CUDA-ядра для PyTorch. • Слияние операций ускоряет forward/backward-проходы, результаты выше стандартных Torch-базлайнов • Полный пайплайн: PyTorch → генерация CUDA-кода → эволюционная оптимизация во время работы • Проверка через LLM: модели автоматически отмечают неправильные ядра (дает +30% к производительности) • robust-kbench — собственный бенчмарк, где измеряют не только скорость, но и корректность работы LLM Авторы пишут о 2.5x ускорении над PyTorch eager и даже 6x в линейных операциях❗️ Но большинство примеров — это тесты на слияние операций с неотюненной базой, так что цифры спорные. К тому же PyTorch 2.5 уже внедряет похожие оптимизации ), поэтому такие рекорды могут быстро обесцениться. Это интересный подход к самообучающимся AI-компиляторам, но заявленные ускорения стоит проверять на праактике. 🟢Github: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench 🟢Статья: https://arxiv.org/abs/2509.14279 @ai_machinelearning_big_data #AI#CUDA#PyTorch#SakanaAI#LLM#Optimizatio