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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #965 · 15.03

Аркадий и Борис Стругацкие, «Жук в муравейнике». Вторая книга про Максима Камерера, сюжет которой напрямую с первой частью не связан, но связан косвенно, о чём я подробнее расскажу в посте о третьей книге. Сюжет «Жука» сравнительно простой: земляне находят инопланетную капсулу с человеческими эмбрионами, решают этих людей вырастить, но постоянно ждут, что в них заложена какая-то программа. И один из этих людей в какой-то момент начинает действовать странно. Спойлерну, что ответ на вопрос, запустилась ли программа, явно так и не был дан, хотя персонально я думаю, что запустилась. Корневая идея повести напрямую высказывается одним из персонажей: даже очень рациональные люди, если их задача состоит в защите от угроз, должны предполагать всякое нерациональное и даже мистическое, а также действовать активнее, чем может того требует ситуация. «И если в нашем доме вдруг завоняло серой, мы просто не имеем права пускаться в рассуждения о молекулярных флюктуациях — мы обязаны предположить, что где–то рядом объявился черт с рогами, и принять соответствующие меры, вплоть до организации производства святой воды в промышленных масштабах. И слава богу, если окажется, что это была всего лишь флюктуация, и над нами будет хохотать весь Всемирный совет и все школяры в придачу…» Если точнее, то книга ставит вопрос: как найти баланс между разумной предосторожностью и панической истерией? Какой процент уверенности в наличии угрозы должен быть, чтобы мы начали действовать превентивно? Я встречал мнение, что, дескать, никакой: никогда нельзя действовать превентивно, никогда нельзя нападать первому, и нападающий виноват всегда. Эта простая и даже в каком-то смысле детская модель, разумеется, не выдерживает не только проверку реальностью, но и проверку вполне существующей практикой действий полиции и спецслужб во всех без исключения странах, даже максимально гуманистических (или представляющих себя таковыми). Ещё, раз уж мы говорим о фантастике, на эту же тему можно вспомнить фильм «Особое мнение», хотя в нём идею развили гораздо слабее, чем это можно было бы сделать, на мой взгляд. В остальном классическая для Стругацких недосказанность проявилась и здесь. С одной стороны, это плохо, потому что многие авторы предлагают ответы на собственные же вопросы. Фантасты, как правило, образованные интеллектуалы, и мне вот вполне интересно почитать, как бы они предлагали решать те или иные проблемы социума. С другой стороны, у Стругацких получается прям реалистично — ты будто бы новости прочитал или какой-то отчёт о реальных событиях, где нет мнения, просто изложены факты, а дальше думай сам. #fiction

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