🚀Compressive Transformer на PyTorch — открытая реализация одной из самых загадочных архитектур ИИ!
Если ты работаешь с длинными последовательностями (NLP, музыка, временные ряды), то стандартного Transformer'а уже может быть недостаточно. Здесь на сцену выходит Compressive Transformer — и теперь его можно изучать и запускать на PyTorch благодаря открытому проекту: 🔗http://k-a.in/pyt-comptr.html
🧠 В чём суть?
Compressive Transformer — это эволюция стандартного Transformer. Он не просто "запоминает" предыдущие токены, он сжимает память, позволяя сохранять ещё более дальний контекст без потери производительности. Это делает модель особенно ценной в задачах, где важно помнить, что происходило «много шагов назад».
📦 Что ты найдешь в проекте?
🔹 Полную реализацию на PyTorch, без зависимости от TensorFlow или сторонних обвязок 🔹 Механизм памяти с компрессией, который реально работает 🔹 Поддержка обучения и инференса на длинных последовательностях 🔹 Отличная база для экспериментов и исследований
🛠 Зачем это нужно?
• Чат-боты, которые не забывают, что ты писал 20 сообщений назад • Генерация музыки, где важна глобальная структура • Анализ логов и временных рядов, где значение имеет не только локальный, но и глобальный контекст
📚 Исходная архитектура была представлена DeepMind, но готовых репозиториев до сих пор крайне мало. Эта реализация — редкая возможность попробовать Compressive Transformer вживую.
🚀Compressive Transformer на PyTorch — открытая реализация одной из самых загадочных архитектур ИИ!
Если ты работаешь с длинными последовательностями (NLP, музыка, временные ряды), то стандартного Transformer'а уже может быть недостаточно. Здесь на сцену выходит Compressive Transformer — и теперь его можно изучать и запускать на PyTorch благодаря открытому проекту: 🔗http://k-a.in/pyt-comptr.html
🧠 В чём суть?
Compressive Transformer — это эволюция стандартного Transformer. Он не просто "запоминает" предыдущие токены, он сжимает память, позволяя сохранять ещё более дальний контекст без потери производительности. Это делает модель особенно ценной в задачах, где важно помнить, что происходило «много шагов назад».
📦 Что ты найдешь в проекте?
🔹 Полную реализацию на PyTorch, без зависимости от TensorFlow или сторонних обвязок 🔹 Механизм памяти с компрессией, который реально работает 🔹 Поддержка обучения и инференса на длинных последовательностях 🔹 Отличная база для экспериментов и исследований
🛠 Зачем это нужно?
• Чат-боты, которые не забывают, что ты писал 20 сообщений назад • Генерация музыки, где важна глобальная структура • Анализ логов и временных рядов, где значение имеет не только локальный, но и глобальный контекст
📚 Исходная архитектура была представлена DeepMind, но готовых репозиториев до сих пор крайне мало. Эта реализация — редкая возможность попробовать Compressive Transformer вживую.
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
