TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15340 · Dec 17

#python#gym#gym_environment#reinforcement_learning#reinforcement_learning_agent#reinforcement_learning_environments#rl_environment#rl_training NeMo Gym helps you build and run reinforcement‑learning training environments for large language models, letting you develop, test, and collect verified rollouts separately from the training loop and integrate with your preferred RL framework and model endpoints (OpenAI, vLLM, etc.). It includes ready resource servers, datasets, and patterns for multi‑step, multi‑turn, and tool‑using scenarios, runs on a typical dev machine (no GPU required), and is early-stage with evolving APIs and docs. Benefit: you can generate high‑quality, verifiable training data faster and plug it into existing training pipelines to improve model behavior. https://github.com/NVIDIA-NeMo/Gym

Results

1 similar post found

Search: #maritimeefficiency

当前筛选 #maritimeefficiency清除筛选
Международное судоходство

@shipping00 · Post #44830 · 02/27/2026, 10:59 AM

🚢Япония усиливает флот дальних паромов типа RoPax: ставка на эффективность и национальные верфи. Дальнемагистральные паромные линии остаются ключевым элементом транспортной инфраструктуры Японии, связывая четыре крупнейших острова и основные индустриальные центры. Обновление RoPax-флота продолжается уже более двух десятилетий — под давлением грузового спроса, экологических требований и дефицита водителей автотранспорта, что стимулирует модальный сдвиг в пользу морских перевозок. Новый ориентир эффективности задал паром, вместимостью 14 157 GT - «Keyaki», введённый в строй в ноябре на линии Отару (Хоккайдо) – Майдзуру (Хонсю). Судно построено Mitsubishi Shipbuilding для Shin Nihonkai Ferry при участии Japan Railway Construction Transport & Technology Agency. Основные параметры: ✔️ 199 м длины, скорость 28 узлов. ✔️ до 150 грузовиков и 30 автомобилей. ✔️ 286 пассажиров. ✔️ снижение энергопотребления на 5% относительно предшественников. Техническая концепция смещена от «инженерной демонстрации» к прагматичной эффективности: четыре дизеля Wärtsilä 31, оптимизированная форма корпуса (Katana Bow, ducktail), снижение установленной мощности до 34 160 кВт, уменьшение эксплуатационных и сервисных затрат. Показательно, что строительство сосредоточено на японских верфях (в т.ч. Enoura и Naikai Zosen), что поддерживает национальную промышленную экосистему и технологическую автономность. 📌Shin Nihonkai Ferry основана в 1969 году, входит в группу SHK Line (Shin Nihonkai, Hankyu Ferry и др.), частная японская компания. #RoPax#JapanShipping#FerryMarket#Shipbuilding#MaritimeEfficiency