TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15539 · Mar 5

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL

Results

4 similar posts found

Search: #soda

当前筛选 #soda清除筛选
蜻蜓资源-破解软件VPN/影音

@QTFXS0 · Post #665 · 11/06/2025, 03:37 PM

🪧#安卓#相机#美图 ✨#SODA v9.5.3 甜盐相机国际版,自然美颜相机,解锁VIP会员版 介绍:一款简单易用的自然效果美颜相机,让您的照片从平凡变得非凡。实时应用的美颜效果 第一次拍出完美的自拍,无需进一步编辑 实时应用无瑕疵的皮肤修饰和自然美颜效果 💫 下载地址- 在线下载 ——————————————————

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2470 · 12/06/2024, 06:32 PM

#вакансия#lead#DataEngineer#DWH#hadoop#spark#airflow#clickhouse#SODA#remote Ищу к себе в команду DWH в AliExpress Lead Data Engineer Стек: Hadoop, Spark, Airflow, ClickHouse, SODA (DQ). Удаленка, возможность оформления вне РФ. Зона ответственности команды DWH - качественные и своевременные данные в удобном для аналитики виде. За платформу данных и подключение источников к озеру данных отвечает отдельная платформенная команда. Объемы данных в компании исчисляются петабайтами. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация производительности сложных процессов загрузки данных (Spark); - Развитие используемых в команде практик и подходов (доработки CI/CD, мониторингов, внутренних библиотек) - Разработка NRT пайплайнов (Kafka, Spark Structured Streaming, CH); - Разработка витрин данных (Spark); - Менторинг разработчиков и контроль за соблюдением стандартов. Мы ожидаем от Вас: - Опыт работы со Spark и глубокое понимание его устройства; - Опыт работы с Python или Java от 3-х лет; - Опыт работы c ClickHouse; - Опыт написания дата пайплайнов, опыт работы с Airflow; - Понимание подходов к организации разработки (CI/CD, DevOps). Будет плюсом: - Опыт разработки потоковой обработки данных; - Опыт работы с форматом iceberg; - Опыт управления небольшой командой. По вопросам и с резюме: @shh1_01