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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #783 · 19.03

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Москва — чудесный город, и моё отношение к ней с годами только улучшается. Но почему-то так вышло, что у меня в жизни было всего два случая наблюдения неблагонадежного поведения граждан в продуктовом магазине, и оба в Москве. В Петербурге я посещал продуктовые магазины в тысячу раз больше, чем в Москве. Я живу в Петербурге постоянно, и ходил в продуктовые магазины регулярно до пандемии (с пандемии подсел на доставку продуктов). В Москве я был два десятка раз, и из них только в половине поездок заходил в продуктовый магазин. Тем не менее, именно в Москве я единственный в жизни раз лично увидел, как человек крадет товар: очень худой мужчина картинно закашлялся и под прикрытием этого звука запихнул за пазуху то ли пакет чипсов, то ли что-то подобное. Я уже выходил, так что оставил эту ситуацию в ведении охраны. Это был небольшой, кажется, Магнит на самой окраине. Я ещё тогда подумал: "Видимо, окраина Москвы уже настолько считается забытым богом местом, что легко увидеть собственными глазами совершение преступления". В Питере я не видел магазинную кражу ни разу, хотя совершил сотни и тысячи походов в самые разные мелкие продуктовые магазины на самых разных окраинах. А в одной из командировок недавно — снова в небольшом продуктовом магазине — пьяный мужчина бомжеватого вида покупал передо мной на кассе бутылку водки и хлеб. Он попытался расплатиться картой, оплата не прошла. Кассирша ему сказала, что денег не хватает, и он должен выбрать что-то одно: или водку или хлеб. Можно догадаться, что именно он выбрал. Оплата снова не прошла, и он стал звонить кому-то и просить перекинуть деньги. Я вам так кратко описываю, но нужно иметь ввиду, что на каждый вопрос кассирши мужчина реагировал супер медленно: по несколько минут стоял, покачиваясь и пытаясь осознать происходящее. Он был пьян почти до состояния неспособности воспринимать даже простейшие стимулы. Звонок кому-то с просьбой денег занял в общей сложности минут десять. В какой-то момент оплата всё-таки прошла, и он, ковыляя, освободил место. Кстати, я сразу решил, что, если бы он выбрал хлеб, я бы ему его купил. Это усилило моё впечатление о небольших продуктовых магазинах в Москве, как о местах для каких-то опустившихся слоёв населения. Видимо, минимально приличные люди в столице имеют собственного повара или, не знаю, им продукты привозят слуги? #life

Hashtags

#life
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 →