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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #987 · 31.05

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Под влиянием поста Беспалова подумал о том, что для меня все виды деятельности располагаются в матрице "Интерес - Понимание". 1. Неинтересно и непонятно: артхаус-кино, современная молодёжная музыка, низкоуровневое программирование, тикток, животноводство, скульптура, эстонский язык и т.д. Все вещи, которые нельзя постичь беглым взглядом или просто в рамках обычной бытовой жизни, а погружаться сильнее мне не хочется, потому что они вызывают либо нейтральные эмоции, либо отрицательные. Если вкусы мои не изменятся, то вряд ли я когда-либо стану ими заниматься. Разве что за очень много денег или под давлением обстоятельств. 2. Неинтересно, но понятно: футбол, выращивание картошки на огороде, программирование на PHP, старые видеоигры, мытьё полов, инстаграм, плёночная фотография, городское фентези и т.д. Вещи, в которые я погружен хотя бы чуть-чуть в силу обстоятельств и окружающей среды, в процессе обычного быта, либо потому что они очень простые и примитивные. Но при этом никакого желания и интереса у меня нет. Иногда я чем-то таким занимаюсь из-за необходимости: ради друга можно сыграть в старую видеоигру, ради чистоты в квартире помыть пол, ради огромных денег написать что-то на PHP. Но в целом это рутина из-под палки. 3. Интересно, но непонятно: топология, кузнечное ремесло, рисование, столярное дело, большой теннис, плавание с аквалангом, теория струн, функциональное программирование и т.д. Всё, что вызывает интерес, но до чего я не добрался и, возможно, никогда в жизни не доберусь. Мир слишком многообразный, нельзя объять необъятное, нельзя заниматься абсолютно всем. Но в этом списке потенциальные претенденты на какое-нибудь будущее хобби. И ещё всегда может оказаться, что после погружения мне это дело не понравится, либо я обнаружу у себя отсутствие способностей к нему. 4. Интересно и понятно: работа (программирование на C#, управление командой, архитектура), текущие хобби (настолки, электроника, 3D-печать), замороженные хобби (мотоциклы, дроны, пет-проекты), совместный досуг с семьёй. Это то, чем я занимаюсь, если могу. Скажем, дроны заблокированы на неопределённый срок, мотоциклы на паузе, но при возникновении обстоятельств я к этим вещам буду возвращаться. А если условия есть, то, собственно, эти занятия и составляют основную часть моего времени жизни. #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 →