TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道
Back to channels

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #29 · Mar 17

View postView original

搜索使用说明 #搜索指南 因为电报软件对中文搜索支持不好，大队特别对队内资源搜索进行了整理汇集，使用方法说明如下： 1.1 原理： 电报对中文搜索支持不佳，汉字只有在前后含有asic码字符的前提下可以被正确搜索出，如 _广州修车大队_ (“_”指代空格）、(广州修车大队）;等形式可以搜索“广州修车大队”搜索出相关信息；搜索“广州”等未被asic码间隔的汉字无法正确显示。 为正确搜索，在编制频道资源时，对重要信息可以采取Hashtag的形式已方便搜索，即以"#"字符开头，接汉字，以“空格字符”结尾的形式，点击一个hashtag即可快速定位该频道或聊天群内所有相同标签，建议所有管理在编辑重要资料包括ls信息、广播台、学习频道时正确使用hashtag。 ！！注意标签不要随意编写，要参考搜索指南中有的标签类型！！ 1.2 JS资源定位： JS目前支持 Hasgtag（#K老师）、数字标签（#GZ003）的搜索方式，在对应榜单和报告区中试用上述方式均可查找到JS的相关信息。 使用举例：在“广州公开榜”或“广州修车大队”的搜索栏中输入 #K老师 或 #GZ003，均可定位到K老师资料页；在报告区的搜索栏中输入#K老师 或 #GZ003，均可定位到K老师的验证报告。这两者是快速了解JS基本信息和评价的便捷办法。 1.3 标签查找 公榜榜单目前均支持标签查找，可以快速定位某种类型或地区的所有JS，目前仅支持Hashtag查找，目前常用标签解释如下： 地区标签： 一定要使用一级标签，例如 #天河区（注意不要有错别字） #颜值： 不解释 #服务： 评价中92、95的，有场子出身花式水平的，均会归入此类； #大胸： 不解释，一般D以上归入此类； #长腿： 不解释，一般168以上归入此类； #身材： 不解释，较为宽松； #嫩妹： 22岁以下或者长相很嫩的，白小纯的，loli系的，cos系的归入此类； #熟女： 30岁以上风韵犹存的，归入此类； #特服： 提供3p、3t、wt、字母等特殊服务的JS归入此类。 使用举例：在红榜的搜索栏中输入 #长腿，可以快速查看“莉贝伦”等8位长腿JS。 类型标签评价目前非常主观，有不妥之处请队内私信 JackJack 或其他管理人员修改。 1.4 资料查找 目前学习频道中试用hashtag来快速定位资料，目前使用的标签有如下几种： #安全CJ#素质CJ#卫生CJ #搜索指南 #大队玩法 #语录#秀哥语录 #技巧#知识

Hashtags

#搜索指南#k老师#gz003#天河区#颜值#服务#大胸#长腿#身材#嫩妹#熟女#特服#安全cj#素质cj#卫生cj#大队玩法#语录#秀哥语录#技巧#知识
Results

20 similar posts found

Search: #train

当前筛选 #train清除筛选
Nature Travel Vacation

@naturetravelvacationpictures · Post #364 · 04/02/2019, 04:45 PM

Find similarView

🌿🚂🚂🚂 The Reddish Shade... #Scenery#Nature#Train Join Us ✅🔜@Discover_Nature 🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃🍃

Hashtags

#scenery#nature#train
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 04/07/2026, 02:03 PM

Find similarView

🇫🇷 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 · 03/19/2026, 09:05 AM

Find similarView

🌟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
← PreviousPage 1 of 2Next →