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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #976 · 28.04

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Обычно я отношусь к противникам электросамокатов примерно так же, как к людям, которые призывают валить 5G-вышки. Мракобесы сражаются с прогрессивным улучшением жизни нормальных людей испокон веков. Важная черта состоит в том, что сами мракобесы эти улучшения не понимают и не пользуются ими, как в меме про бабушку "Не нужон нам этот ваш инторнет". Если человек реально не врубается, что такое "last mile problem", почему она возникла, почему её решение повышает удобство жизни, то с ним можно этот вопрос не обсуждать. Но тут вот, оказывается, с неделю назад в Госдуму внесли законопроект, призывающий штрафовать электросамокатчиков за разные нарушения, и я впервые встал на сторону хейтеров. Предлагается штрафовать, например, за езду вдвоём, за перевоз ребенка, за езду в пьяном виде. Суммы порядка тысяч и десятков тысяч рублей. Мало! Всецело поддерживаю эти штрафы и даже увеличил бы их. Было удивительно читать, как в комментариях электросамокатчики защищают езду вдвоём и перевозку детей. "Конечно я везу ребёнка с собой, не давать же ему отдельный самокат!" — да, чувак, абсолютно никаких других вариантов не существует. Принять законопроект обещают в июле. #life

Hashtags

#life
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

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 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

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟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

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →