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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #989 · 3.06

Ух какая жесть, показывающая затянувшееся отсутствие централизованного управления у VK. Потому что весь отдел продвижения и взаимоотношений с аудиторией на этом месте нужно увольнять. Присутствие знаменитостей и лидеров мнений — одна из важнейших ценностей любой публичной площадки. Во-первых, потому что это повышает уровень доверия у простых людей. Во-вторых, потому что лидеры мнений приводят за собой толпы фанатов. У VK с этим в основном было плохо. Когда-то всё держалось на Дурове, который сам по себе притягивал аудиторию. Но всё равно писатели и журналисты тусовались в Фейсбуке, актёры и музыканты — в Инстаграме. Даже предельно пророссийские люди вроде Сергея Лукьяненко и Тёмы Лебедева после смерти ЖЖ ушли в американский Фейсбук, который во всём без исключения омерзителен, кроме ровно одной черты — ауры московского снобизма, притягивавшей туда элиты. Но сейчас, когда оговнение Фейсбука достигло терминального состояния, приведя к блокировкам, для VK наступила золотая лихорадка — знай себе лови авторов. В некоторых ситуациях даже что-то попытались — вот Лебедева к себе перетащили, хотя хвалит он VK очень неубедительно, Инсту свою рекламирует до сих пор, а вместо ведения паблика его редакторы просто копипастят древние записи. В некоторых ситуациях, наоборот, проявили удивительную небрежность — почему российский политик Медведев ведёт текстовый блог в де-факто иностранном Телеграме, а не в VK? Но вот с этими верификациями это просто стыд и позор. В комментариях другой известный русский писатель — Алексей Пехов — тоже указывает на аналогичную проблему. Ладно, допустим в VK нет достаточно разумного топа, который настучит по голове тем, кто систематически пытается искусственно поднять счётчики у мертворождённых историй. Но хотя бы для реальных знаменитостей могли бы сделать исключение. #web

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