TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← IT news | Tg Bots

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

유사한 콘텐츠 찾기

소스 채널 @phpdevelopersuz · Post #2601 · 8월 29일

👋🏻 Durov "USERNAME"lar haqida! "Yaqin vaqtgacha Telegram’dagi barcha foydalanuvchi nomlarining 70 foizi Erondan kelgan kibersquatterlar tomonidan faol bo‘lmagan kanallarda saqlangan. Bu qidiruv natijalarini chalkashtirib yuboradigan o'lik foydalanuvchi nomlari qabristonini yaratdi va millionlab Telegram foydalanuvchilariga o'z akkauntlari, guruhlari va kanallari uchun tegishli umumiy manzillarni tanlashiga to'sqinlik qildi. Ushbu zaxiralangan foydalanuvchi nomlarini olishni istagan foydalanuvchilar ko'pincha hech qanday javob olmagan yoki aldanib qolishgan. Yaxshiyamki, bu vaziyat o'zgara boshladi. Avgust oyi oʻrtalarida biz oʻtgan yil davomida boʻsh yoki faol boʻlmagan kanallarga bogʻlangan barcha ochiq Telegram manzillarini olib tashladik. Biz bu manzillarning 99 foizini asta-sekin qaytadan umumiy foydalanishga kiritamiz, bu safar algoritmik va geolokatsiya cheklovlari bilan faqat bir nechta foydalanuvchilar emas, balki ko‘proq foydalanuvchilar foyda ko‘rishi mumkin. Eng yuqori baholangan qisqa foydalanuvchi nomlariga kelsak, ularni tarqatishning eng samarali va adolatli usuli men avvalgi postimda aytib o'tgan auktsion bo'lib tuyuladi. Shunday qilib, ushbu jozibali havolalarni qo'lga kiritganlar ularni yaxshi foydalanishga va taniqli t.me manzillarida joylashtirilgan original kontent bilan foydalanuvchilarimiz uchun qadrlashga undaydi. Telegram foydalanuvchi nomlarini yig‘ib olganlar hafsalasi pir bo‘lganiga shubha qilmayman, lekin bu o‘zgarish foydalanuvchilarning katta qismiga foyda keltiradi. Men millionlab ajoyib Telegram manzillari qanday qayta tiklanishini va nihoyat bizning hamjamiyatimizga xizmat qila boshlashini intiqlik bilan kutaman. P.S. Kelgusi voqealarni kutgan holda, bugun biz Telegramdagi har bir foydalanuvchi nomi uchun sindor.t.me kabi maxsus havolalarni qo'llab-quvvatlashni boshlaymiz. Ushbu veb-saytlar allaqachon istalgan brauzerda ishlaydi." - Pavel Durov #username#yangilik#hulosa 💚@TGraphUz | YouTube

결과

20개의 유사한 게시물이 발견되었습니다

검색: #train

当前筛选 #train清除筛选
Nature Travel Vacation

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

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

Voir de ses propres yeux

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

🇫🇷 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

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 2026. 03. 19. AM 09:05

🌟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

12
이전1페이지 / 2페이지다음