🔻OP WATCH: ARRIVA IL 23 MARZO...? E C'È UN CONTEST! 🔻
#OPWATCH#CONTEST
Oggi mi sono imbattuto in questo OP Forum che annuncia la presentazione di un nuovo prodotto, assieme alla serie OP9, il 23 marzo.
Dalla gif che abbiamo estratto dal forum di riferimento, ci pare abbastanza palese che si tratti del OnePlus Watch, tuttavia diamo il beneficio del dubbio... e a quanto pare lo da anche OnePlus!
Di fatti, l'azienda cinese ha indetto un contest di disegno per la propria community. Come funziona?
Bisogna disegnare tutto tranne l'oggetto che verrà presentato...
Si, avete capito bene, andate a leggere il forum per avere più informazioni!
🔸OnePlus Contest
Fateci sapere se partecipate nei nostri gruppi!
Pit
—
Il nostro canale 👉🏻@oneplusguide
I nostri gruppi 👉🏻@oneplusitcommunity
#DL
📱
Zeus New Pytorch Ecosystem Tool
Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads.
🖥Github
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#dl
Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8
#dl
A few cool ideas in this model.
Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog
https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
#dl
There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU.
https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/
I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.
#dl
This repo is really nice.
yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models
https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
#dl
Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing.
Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948