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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #81 · 6.10

Делали в кладовой ремонт, из-за этого немного поменялось местоположение базы робота-пылесоса. Обычной функции "задать точку новой базы на карте" в приложении нет. Робот после включения отображал сам себя в старой точке. Я в режиме ручного управления привёл его в нужную комнату (так и знал, что годы обучения поездкам на радиоуправляемой машинке не зря!). Так вот он мне, пока ехал, стал лидаром рисовать новую квартиру поверх старой со смещением. Тогда я нагуглил алгоритм обновления базы, он довольно забавный: 1. Привести робота в комнату, которую он знает, и дать ему убрать. Тогда он себя верно определит в этой комнате (кстати круто работает, неужели по форме стен и стоящих у стен предметов?) 2. Привести его в точку новой базы вручную или с помощью команды "ехать в заданную точку на карте". Он не знает пока ещё, что там база, но положение своё уже понимает. 3. Отправить его на базу. Он поедет в точку старой базы, где она когда-то была. И начнёт её искать, очень мило выглядит :) 4. Не найдя базу, станет спрашивать по своим датчикам, а где же всё-таки база, и, наконец, увидит новую и поедет к ней. Профит. Малютка-робот нашёл свой дом. #gadgets

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