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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #978 · 1.05

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Похоже, рубрика "Мысли за месяц" не пользуется большой популярностью у моей аудитории. Хотя частично я связываю это с интерфейсом открытия лонгридов. Абсолютному большинству людей при скролле ленты (в VK) или в момент быстрой реакции на уведомление от канала (в TG) лениво делать дополнительный клик и переключать контекст своего экрана, это можно понять. Отсюда, кстати, и всякие автозапуски видео практически на всех платформах, где вообще есть видео в каком-то общем потоке: у VK в ленте, у TG в чате. Так просто работает внимание человека. Если видео не начать воспроизводить, за него не зацепится внимание, а делать клик для старта пользователь не станет. Для других видов контента это тоже справедливо. Много раз уже говорил, что интернет с длинными текстами мы потеряли, и возвращение человечества в эту канву маловероятно. Тем не менее, несколько мыслей в прошедшем месяце я записал, приведу две из них. Во-первых, я узнал этимологию слова "кенгурятник" применительно к бамперу для внедорожника. Ну, помните, наверное, так называли бампера у джипов, на которых ездили новые русские в девяностые и начале двухтысячных, а потом эти бампера запретили. Слово "кенгурятник" я слышал ещё тогда, и думал, что это какой-то сленг. Но оказывается это буквально изобретение из Австралии: бампер, защищающий машину при столкновении с кенгуру. Во-вторых, я купил электронный настенный диммер Aqara для системы умного дома. У диммера есть функция нажатия и функция поворота. Я запрограммировал на нажатие включение/выключение торшера в кабинете, а на поворот: его яркость. Но почему-то нажатие срабатывало не всегда, периодически просто ничего не происходило. Поскольку товары Aqara весьма качественные и, как правило, работают без сбоев, я сделал предположение и оказался прав: у диммера есть ещё и третий режим "Поворот в нажатом состоянии". Иногда я при нажатии случайно доворачивал диммер, это интерпретировалось движком как отдельная команда, на которую ничего не записано. Оставалось только продублировать на неё включение/выключение торшера, и всё стало чётко. Буквально иллюстрация фразы "не баг, а фича". #web#life

Hashtags

#web#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 →