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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #828 · 1.06

Заблочили Medium. Я им не пользовался, но, кажется, это единственный нетематический текстовый портал в интернете. Задумался о том, почему в англоязычном мире Medium есть, а в рунете никакой аналог не взлетел. Какой-нибудь Teletype был заброшен разработчиками практически сразу после релиза. Дзен — ну вы сами знаете, мусорка. В Телеграме нет дискавери и средств оформления, и более менее заводятся, опять же, строго тематические каналы. Авторские тексты, например, в ВК убиты видосиками и продуктовыми решениями. Кстати, такой же эффект есть на Пикабу: администрация добавила возможность постить короткие вертикальные видео, и теперь вся лента в них. Я был в шоке, когда увидел. Вертикальные видео не просто разбавили тексты, а вытеснили их за считанные дни на площадке, которая всегда была про тексты и картинки. Но почему на русском языке нет живых аналогов Медиума? Вроде считается, что русский народ читающий, но вот что-то не сходится. Вот мои гипотезы: 1. Русские люди читают книги, и поэтому у них в жизни нет недостатка чтения, а от интернета они хотят чего-то развлекательного. 2. Все люди в мире в среднем не читают тексты, но небольшая горстка всё-таки читает. Поскольку Medium был англоязычный, он собирал не только англоязычных читателей, но и вообще читателей со всех стран, и в сумме получилось достаточно, чтобы он жил. 3. Бизнесам не выгодно делать текстовые площадки, потому что тем, кто читает тексты, сложнее что-то впаривать. Medium существует на инвестиции, государственные деньги, на энтузиазме и так далее. #web

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