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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #964 · 10.03

Раз уж взялся за Стругацких, решил перечитать трилогию о Максиме Камерере. Ну, точнее как, перечитать: подростком я с удовольствием проглотил "Обитаемый Остров", затем бросил на середине вторую книгу и не дошёл до третьей. По-видимому, я ожидал буквально продолжения сюжета, а получил совершенно другие произведения, просто с тем же персонажем в главной роли. И правда — "Остров" очень круто читается в юности. Это прям мечта: герой со сверхспособностями попадает внутрь целой цивилизации, которая живёт неправильно, и начинает всё исправлять. У тебя, как восторженного подростка, вообще не возникает никаких сомнений в том, что герой всё делает абсолютно верно. Здесь не может быть никакой двусмысленности: тираны обращают население в рабов и жёстко преследуют инакомыслящих, совершенно однозначно нужно всю такую систему до основания разрушить, а виновных уничтожить. Тем интереснее перечитывать роман, будучи взрослым, особенно, когда ты знаешь концовку. На все события уже смотришь чуть иначе, потому что помнишь — в финале окажется, что герой такой же юный восторженный дурачок, ничего не понимающий в сложных процессах, каким был ты, когда читал это первый раз. Крайне обидно, что это произведение не включено в обязательную программу по литературе для старших классов. Там гораздо больше всего можно обсудить, чем в половине классических романов, да простят меня их любители. Жаль, что Стругацкие всё-таки не написали продолжение конкретно об этом мире. Интересно было бы узнать, что стало с ним и некоторыми персонажами (например, с Радой Гаал — я уж думал, Камерер заберёт её на Землю, но, судя по всему, нет). Я уже закончил и вторую книгу, она совершенно о другом, напишу на днях, что думаю. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #sft

当前筛选 #sft清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8851 · 24.10.2025 г., 22:00

🧠 Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, сравнив её «мозг» с мозгом пчелы. Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry, и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи. Сначала генерируются диалоги: «Сколько букв r в слове strawberry?» и правильные ответы. После этого модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык. Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы. Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче понимает задачу. Nanochat решает задачу двумя способами: — логически, рассуждая пошагово; — через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата. Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные. 📘 Разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164 @ai_machinelearning_big_data #AI#Karpathy#Nanochat#LLM#SFT#RL#MachineLearning#OpenSource