Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
🔥На Stepik вышел курс: Linux: полный апгрейд твоих скиллов
Хочешь реально понимать, что происходит под капотом твоей системы, а не просто кликать по GUI?
Без глубокого знания базы ты не инженер - ты просто пользователь.
🔹 В курсе ты:
- Освоишь bash, grep, sed, awk - инструменты, которыми живут админы.
- Разберёшь права, процессы, сеть, файловую систему и научишься чинить всё, что падает.
- Настроишь SSH, firewall, systemd, crontab, демоны и автозапуск.
- Научишься анализировать логи, следить за нагрузкой, и не паниковать при 100% CPU.
💡 Формат: пошаговое объяснение базы и разбор важных практик по работе с Linux.
🎯 После курса ты: будешь чувствовать Linux как родную среду и забудешь, что такое “permission denied”.
🚀 24 часа действует скидка 30%
👉 Учиться со скидкой
Хочешь реально понимать, что происходит под капотом твоей системы, а не просто кликать по GUI?
Без глубокого знания базы ты не инженер - ты просто пользователь.
🔹 В курсе ты:
- Освоишь bash, grep, sed, awk - инструменты, которыми живут админы.
- Разберёшь права, процессы, сеть, файловую систему и научишься чинить всё, что падает.
- Настроишь SSH, firewall, systemd, crontab, демоны и автозапуск.
- Научишься анализировать логи, следить за нагрузкой, и не паниковать при 100% CPU.
💡 Формат: пошаговое объяснение базы и разбор важных практик по работе с Linux.
🎯 После курса ты: будешь чувствовать Linux как родную среду и забудешь, что такое “permission denied”.
🚀 24 часа действует скидка 30%
👉 Учиться со скидкой
❤1🔥1🤯1
🧠 Новая работа показывает, что даже небольшая open-source модель может решать сложные математические задачи — если заставить её "думать дольше" с помощью циклов саморазвития рассуждений.
Исследователи взяли 8B-модель на базе DeepSeek и заставили её проходить долгие итеративные reasoning-loops, где каждая итерация — это маленький шаг к более точному решению.
Если модель находит улучшение хоть чуть-чуть лучше предыдущего ответа, цикл продолжается.
Результат: модель решила 5 задач AIME, которые раньше не могла, и даже превзошла точность своего «учителя» — 600B-модели, если брать голосование по итоговым ответам из множества параллельных циклов.
Метод прост:
1️⃣ Проверить текущий ответ
2️⃣ Исправить ошибки
3️⃣ Повторять несколько десятков итераций
Такой подход увеличивает время вычислений на тесте, но даёт гораздо более надёжные решения, фактически расширяя пределы возможностей малых моделей.
📄 Paper: arxiv.org/abs/2510.17498
Исследователи взяли 8B-модель на базе DeepSeek и заставили её проходить долгие итеративные reasoning-loops, где каждая итерация — это маленький шаг к более точному решению.
Если модель находит улучшение хоть чуть-чуть лучше предыдущего ответа, цикл продолжается.
Результат: модель решила 5 задач AIME, которые раньше не могла, и даже превзошла точность своего «учителя» — 600B-модели, если брать голосование по итоговым ответам из множества параллельных циклов.
Метод прост:
1️⃣ Проверить текущий ответ
2️⃣ Исправить ошибки
3️⃣ Повторять несколько десятков итераций
Такой подход увеличивает время вычислений на тесте, но даёт гораздо более надёжные решения, фактически расширяя пределы возможностей малых моделей.
📄 Paper: arxiv.org/abs/2510.17498
👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Ditto: Инновации в редактировании видео с помощью ИИ
Ditto — это передовая платформа для генерации высококачественных данных для редактирования видео на основе инструкций. Она объединяет мощь генераторов изображений и видео, создавая уникальный набор данных Ditto-1M с миллионом примеров, что позволяет обучать модели, такие как Editto, с выдающимися результатами.
🚀Основные моменты:
- Инновационная генерация данных для видео редактирования.
- Уникальный набор данных Ditto-1M с миллионом примеров.
- Эффективная архитектура модели для снижения затрат и повышения качества.
- Применение интеллектуального агента для фильтрации и контроля качества.
📌 GitHub: https://github.com/EzioBy/Ditto
Ditto — это передовая платформа для генерации высококачественных данных для редактирования видео на основе инструкций. Она объединяет мощь генераторов изображений и видео, создавая уникальный набор данных Ditto-1M с миллионом примеров, что позволяет обучать модели, такие как Editto, с выдающимися результатами.
🚀Основные моменты:
- Инновационная генерация данных для видео редактирования.
- Уникальный набор данных Ditto-1M с миллионом примеров.
- Эффективная архитектура модели для снижения затрат и повышения качества.
- Применение интеллектуального агента для фильтрации и контроля качества.
📌 GitHub: https://github.com/EzioBy/Ditto
❤3👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Быстрый Linux-совет
Хочешь узнать, как давно работает процесс?
Используй колонку etime в команде ps - она показывает, сколько времени прошло с момента запуска процесса.
Это удобно, чтобы понять, какие процессы висят слишком долго или застряли.
https://www.youtube.com/shorts/Q5CBNWVtUFs
Хочешь узнать, как давно работает процесс?
Используй колонку etime в команде ps - она показывает, сколько времени прошло с момента запуска процесса.
Это удобно, чтобы понять, какие процессы висят слишком долго или застряли.
1. Посмотреть, сколько памяти ест процесс:
Узнаешь, какие процессы расходуют больше всего RAM.
ps aux --sort=-%mem | head
2. Показать загрузку CPU по процессам:
Помогает найти самые прожорливые по вычислениям задачи.
ps -eo pid,comm,%cpu --sort=-%cpu | head
3. Показать аптайм всех процессов с временем запуска:
ps -eo pid,comm,etime,lstart --sort=etime
4. Посмотреть дерево процессов (кто кого запустил):
ps --forest -eo pid,ppid,cmd
5. Найти процессы по ключевому слову:
ps -ef | grep python
6. Следить за процессом в реальном времени:
top -p <PID>
https://www.youtube.com/shorts/Q5CBNWVtUFs