Вышел открытый анлокер, который снимает ограничение матричных вычислений на GPU видеокарт Nvidia серий RTX30xx и RTX40xx

fp8 тоже разблокируется

Qwen3.8-Flash-Next и важность прогона бенча в три раза на конфиг

Выпустили Qwen3.8-Flash-Next-MTP для llama.cpp. Декод на 6000 PRO пишут что вырос до 170, на практике до 140

Для 27B есть конфиги vLLM, дающие на 5090 и на 6000 PRO до 160 токенов

А Ninfer для Ornith 35B аж до 750

Как мы учимся решать одну из самых сложных задач в метеорологии — прогнозирование количества осадков по часам

1. Catboost мы не будем использовать потому что сложно добавлять свои функции потерь...

2. Будем использовать нейронки

3. И функцию потерь MAE

4. ???

5. PROFIT!!

   
   То-то ж я думаю почему раньше было Гидрометцентр > Яндекс > Гисметео, то теперь Гидрометцентр > Гисметео > Яндекс.
   У MAE оптимум = медиана. То есть если вероятность осадков меньше 50% то оптимум будет 0. Например, если грозовое облако 1км, а ячейка 5км то вероятность осадков в ячейке 20% и мы их давать не будем.

Встречаем OmniCast — технологию, которая повысит точность прогноза температуры с помощью пользовательских метеостанций

В одной статье про фильтр Калмана и LSTM. Если вспомнить формулы LSTM, то можно прийти к интересному наблюдению: LSTM - обобщение фильтра Калмана

Интересно, уточняли ли и если да, то как координаты метеостанций ? Большинство этих координат в словарях ВМО не уточнялись лет так 50 и все еще округлены до угловых минут - чуть меньше 2 км. Если вы даёте на выходе 500 м, то эти погрешности весьма существенны