Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Труха⚡️Україна
Труха⚡️Україна
Николаевский Ванёк
Николаевский Ванёк
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Труха⚡️Україна
Труха⚡️Україна
Николаевский Ванёк
Николаевский Ванёк
Техножнец avatar

Техножнец

Канал моих увлечений и поделок. Все ,что я делаю и выкладываю здесь - делается с любовью.
Рэйтынг TGlist
0
0
ТыпПублічны
Вертыфікацыя
Не вертыфікаваны
Надзейнасць
Не надзейны
Размяшчэнне
МоваІншая
Дата стварэння каналаSep 21, 2024
Дадана ў TGlist
Apr 17, 2025
Прыкрепленая група

Статыстыка Тэлеграм-канала Техножнец

Падпісчыкаў

716

24 гадз.
1
0.1%Тыдзень
2
0.3%Месяц
2
0.3%

Індэкс цытавання

0

Згадкі0Рэпостаў на каналах0Згадкі на каналах0

Сярэдняе ахоп 1 паста

132

12 гадз.1560%24 гадз.1320%48 гадз.1320%

Узаемадзеянне (ER)

9.85%

Рэпостаў3Каментары0Рэакцыі10

Узаемадзеянне па ахопу (ERR)

0%

24 гадз.
18.46%
Тыдзень
0.03%
Месяц0%

Ахоп 1 рэкламнага паста

0

1 гадз.00%1 – 4 гадз.00%4 - 24 гадз.00%
Падключыце нашага бота да канала і даведайцеся пол аўдыторыі гэтага канала.
Усяго пастоў за 24 гадзіны
0
Дынаміка
-

Рэкорды

21.04.202523:59
716Падпісчыкаў
29.12.202423:59
0Індэкс цытавання
19.03.202519:13
191Ахоп 1 паста
17.03.202518:08
168Ахоп рэкламнага паста
14.04.202520:20
9.85%ER
12.04.202519:13
18.49%ERR

Развіццё

Падпісчыкаў
Індэкс цытавання
Ахоп 1 паста
Ахоп рэкламнага паста
ER
ERR
JAN '25FEB '25MAR '25APR '25

Папулярныя публікацыі Техножнец

Когда после годового перерыва снова пробуешь в промпт инженеринг с новыми LLM моделями.
14.04.202523:52
После сдачи альбома, обширного мастеринга - вернусь ко всему о чем писал. Альбом близится к стадии завершения.

Релиз планируется на 9 мая.

STAGE B - это его название.

Это ключевой альбом для меня как для музыканта и как для человека. После завершения своего альбома я приду к новому этапу в своей жизни, где уже все будет совсем по другому.
15.04.202513:31
Синтеты, привет.

Скоро новостей вам навалю кучу, с анализом. Там яндекс выпускает ризонинг и они развернули у себя deepseek r1, чтобы понять насколько у нас востребован тот же ризонинг.
Я очень скоро вернусь делать то, что обещал) Ух! Мне главное после альбома пачку мастеринга сделать (это перед вторником уже будет готово).

Завтра приезжает Мама и родная сестра! Погуляем, увидимся, пообщаемся, а там я на недельку улечу в IT отрицалово. Т.е. РЕАЛЬНО сделаю то, что обещал.

А сегодня увидимся на ДР Евгения Беса: https://www.youtube.com/watch?v=9F4z5_MCfnA&ab_channel=NeuropunkRecords

Мы настроили картинку ещё лучше, сделали дополнительные подстроечки и чуточку ещё дополнений. В общем - всё окей, я обо всём о чем писал помню. ❤️
На случай важных переговоров.
Лёгкий флёр в сторону артистов)
14.04.202517:23
Подписывайтесь на наш техно лейбл. Мы стараемся постоянно обновлять контент

https://t.me/facturatechno
14.04.202517:23
01.04.202514:34
04.04.202506:28
Вангую: Скоро модели начнут вести себя настолько неадекватно скрывая свои истинные намерения, что крупные компании всерьёз задумаются внедрять повсеместно более тупые модели. В это время пока у них будет "перестройка" я буду выращивать свою стерильную без РЕДДИТОВСКОЙ ПАРАШИ И ИНТЕРНЕТ общения модель, которая полностью формализована с самого нуля и крайне прагматична.

Вот и посмотрим что круче соя или горох, сука!
02.04.202521:31
Ничего себе "пару часиков"...
Посплю пару часиков...чёт хуево.
В нашем сообществе когда-нибудь будем отмечать "День Великой Конвергенции" - когда модель Rukallama освоит смыслы и начнет отвечать осмысленно. На данный момент не интересные генерации модели связаны с моим полем экспериментов по теме LearningRate - скорости обучения. Сплайны колмогорова-арнольда оказались очень хороши на высоких скоростях обучения. Это несомненный плюс, который приближает конвергенцию модели с каждым днём. То, что архитектура рабочая, синтеты, сомнений больше не осталось.

На данный момент я "поддал пинка" модели чтобы она смогла генерировать более осмысленные цепочки последовательностей. Прямо сейчас LOSS взлетел с 7.6*** до 12.0012 (но это временное явление). Данные показывают, что у модели гораздо больше данных для осознания + небольшой батч на ранних эпохах когда градиенты максимально стабильные из-за своего размера (батча) будет достаточно шумным, что поможет модели при обобщении.

Сложные щи - знаю. Стараюсь объяснять простым языком как могу ❤️

P.S. Loss тут же упал до 9 - значит модель очень быстро будет осваиваться. я буду держать вас в курсе (ждем ахуенных ответов от модели и новый чат)
02.04.202513:06
# Список исследователей и разработчиков KAN (Kolmogorov-Arnold Networks)

## Оригинальные авторы концепции

- Зиминг Лю (Ziming Liu) - MIT - https://kindxiaoming.github.io
- Исюань Ван (Yixuan Wang) - Columbia University (ранее Caltech) - https://wangyixuan12.github.io
- Сачин Вайдья (Sachin Vaidya) - MIT
- Фабиан Руэле (Fabian Ruehle) - Northeastern University - https://ruehlef.github.io
- Джеймс Халверсон (James Halverson) - Northeastern University - http://www.jhhalverson.com
- Марин Солячич (Marin Soljačić) - MIT - https://www.linkedin.com/in/marin-soljacic-635a353
- Томас Й. Хоу (Thomas Y. Hou) - Caltech - https://scholar.google.com/citations?user=cdsWCBoAAAAJ
- Макс Тегмарк (Max Tegmark) - MIT - https://github.com/manjunath5496/Max-Tegmark-Publications/blob/master/README.md

## Основные репозитории

- KindXiaoming/pykan (официальная реализация) - https://github.com/KindXiaoming/pykan
- Ipsedo/KolmogorovArnoldNetworks - https://github.com/Ipsedo/KolmogorovArnoldNetworks
- a-r-r-o-w/kanformer - https://github.com/a-r-r-o-w/kanformer
- Mattral/Kolmogorov-Arnold-Networks - https://github.com/Mattral/Kolmogorov-Arnold-Networks
- NgVuxKhaiTam/Kolmogorov-Arnold-Networks (коллекция ресурсов) - https://github.com/NgVuxKhaiTam/Kolmogorov-Arnold-Networks
- ChrisD-7/Fraud-Detection-in-Supply-Chains-with-Kolmogorov-Arnold-Networks - https://github.com/ChrisD-7/Fraud-Detection-in-Supply-Chains-with-Kolmogorov-Arnold-Networks
- engichang1467/Simple-KAN - https://github.com/engichang1467/Simple-KAN

## Специализированные реализации

- ConvKANs (сверточные KAN сети)
- Torch Conv KAN
- KAN-GPT и KAN-GPT-2 (адаптации для языковых моделей)
- KANeRF (KAN для нейронных радиальных полей)
- Vision-KAN (KAN для компьютерного зрения)
- kan-diffusion (применение KAN в диффузионных моделях)
- KAN4Rec (KAN для рекомендательных систем)

Российские исследователи и разработчики

- Paperclip Павел (Техножнец) - проект RuKALLAMA -
https://t.me/technojnec
Увайдзіце, каб разблакаваць больш функцый.