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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #839 · 17.06

Очень интересная ситуация развивается вокруг сайта Reddit. Reddit — один из первых сайтов в интернете, который целиком зависит от пользовательского контента. С него позже содрали Пикабу, но идея такая же: авторы просто дали площадку и систему голосования, а весь интерес для людей создают другие люди. Конкретно Reddit, надо заметить, ещё и довольно примитивен технически: и визуальные стили, и layout, и способы взаимодействия с контентом в основном так и остались на уровне 2005 года, когда он был создан. Более того — Reddit даже старается не хранить сам объёмные данные вроде картинок, а использует ссылки на сервисы вроде Imgur. Тем не менее, Reddit входит в топ-20 сайтов по посещаемости во всём мире, а его авторы зарабатывают десятки и сотни миллионов долларов в год. Сайт настолько популярен и известен в США, что туда не раз приходили даже многие знаменитости и в неформальном виде отвечали на вопросы обычных людей. Поскольку сам по себе Reddit, мягко говоря, требует некоторого привыкания к его UI/UX, люди зачастую пользуются сторонними клиентами. И до сих пор сайт бесплатно предоставлял API для этого. Но с недавнего времени решил брать деньги, причём, внушительные: так, например, автор Apollo — одного из самых популярных мобильных приложений для Reddit — посчитал, что ему для сохранения работоспособности придётся платить компании $20млн в год. Из-за этого владельцы сообществ решили устроить забастовку и стали массово закрывать свои сообщества. Если сообщество закрыто, в него нельзя писать, тогда нет нового контента, нет интереса для юзеров, и они в теории могут с Reddit уйти. На что главы Reddit сначала призвали всех своих сотрудников игнорировать забастовки, а потом и вовсе разослали модераторам такое предложение: кто из модераторов будет сотрудничать, тому мы передадим сообщество, отобрав его у владельца. Ну вот представьте: вы создаёте паблик ВК, набираете там миллион подписчиков, регулярно публикуете контент, а потом в какой-то момент вы ссоритесь с ВК, и у вас паблик просто отбирают и передают его кому-то из активных юзеров, кто готов взять на себя управление. Думаю, вы уже понимаете, о чём нам очередной раз напоминает эта история. Абсолютно любая монополия или другая корпорация, владеющая ресурсами, от которых вы зависите, может в любой момент на любых условиях эти ресурсы отобрать. Производитель телефонов выгонит ваш бизнес из магазина приложений из-за санкций, игровая приставка забанит вас по признаку гражданства, видеохостинг удалит все ваши видеоролики за политические взгляды и так далее. Даже ваша самая любимая компания, делающая чудесные продукты и сервисы, от которых вы в восторге. Даже если вы копите мерч этой компании, существуете в её экосистеме, являетесь преданным клиентом, пользователем или подписчиком десятки лет. Даже если владельцы этой компании кажутся святыми, а заявляемые публично ценности вам невероятно близки. Всё равно в какой-то момент левая пятка владельца не сойдётся с ретроградным Меркурием, и вы окажетесь у пустого корыта, если только это корыто кода-то было наполнено этой самой компанией. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #gptoss

当前筛选 #gptoss清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8413 · 29.08.2025 г., 18:01

🚀 OpenAI **gpt-oss** с ультрадлинным контекстом! Unsloth выпустили Flex Attention, который даёт до 61K контекста для gpt-oss bf16 при обучении на GPU с 80GB. 📊 Что это значит: - 8× больше контекста - потребляет на 50% меньше VRAM - 1.5× быстрее по сравнению с альтернативами (включая FA3) Для BF16 LoRA теперь можно тренировать с ~60K контекстом на одной H100 80GB. 🔗 Подробнее: https://docs.unsloth.ai/basics/long-context-gpt-oss-training @ai_machinelearning_big_data #Unsloth#OpenAI#gptoss#chatgpt

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8238 · 08.08.2025 г., 11:34

⚡️GGUF-версии GPT-OSS от Unsloth. Unsloth конвертировали обе GPT-OSS (20B и 120B) и исправили ошибки, чтобы повысить качество инференса. 🟡Оптимальный сетап: 🟢20B работает со скоростью более 10 токенов/с при полной точности на 14 ГБ оперативной памяти. 🟢120B с полной точностью будет давать >40 токенов/с на примерно 64 ГБ ОЗУ. Минимальных требований для запуска моделей нет, запуститься можно даже если у вас всего 6 ГБ и только CPU, но инференс будет медленнее. GPU не требуется , особенно для модели 20B, но его наличие значительно увеличивает скорость вывода (~80 токенов/с). С чем-то вроде H100 можно получить пропускную способность 140 токенов/с, и это значительно быстрее, чем у OpenAI в ChatGPT. Модели можно запустить через llama.cpp, LM Studio или Open WebUI. Если модель 120B слишком медленная, попробуйте версию 20B - она очень быстрая и работает не хуже o3-mini. Помимо моделей формата GGUF c полной точностью, Unsloth сделали версии с 4-bit и 16-bit точностью. 4-бинтый квант, кстати, можно файнтюнить на 24 ГБ VRAM. 📌 Подробная пошаговая инструкция по локальному запуску и файнтюну - в документации Unsloth. 🟡Набор моделей 🟡Документация @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#GPTOSS#GGUF#Unsloth

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8215 · 06.08.2025 г., 10:09

🖥gpt-oss работает на специальном формате промптов — Harmony, и без него модель просто не будет выдавать корректные ответы. Зачем нужен Harmony? Этот формат нужен для: — 🧠 генерации chain of thought рассуждений — 🔧 корректного вызова функций и использования инструментов — 📦 вывода в разные каналы: обычный ответ, reasoning, tool call — 🗂️ поддержки tool namespaces и иерархических инструкций 💡 Harmony имитирует OpenAI Responses API, так что если вы с ним работали — будет легко освоиться. 👉 Если вы используете gpt-oss через HuggingFace, Ollama или vLLM, волноваться не нужно. Но если строите свой пайплайн — обязательно изучитегайд по Harmony. Без него модель просто не будет работать как надо. pip install openai-harmony # or if you are using uv uv pip install openai-harmony @ai_machinelearning_big_data #gptOSS#Harmony#OpenAI#LLM#PromptEngineering