Mastodon 🐘

Pierre-Simon LaplaceWhat if your optimization algorithm could explain its uncertainty as clearly as its results?” 🤔In this episode🎙️ Alex Andorra dives into Bayesian optimization, BoTorch, and why uncertainty matters with Maximilian Balandat🎧 Listen here: <a href="https://lnkd.in/gg6fcfFU" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://lnkd.in/gg6fcfFU</a><a href="https://mstdn.science/tags/bayesian" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#bayesian</a> <a href="https://mstdn.science/tags/pytorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#pytorch</a> <a href="https://mstdn.science/tags/podcast" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#podcast</a>

Christian NollGemma 3 270M re-implemented in pure PyTorch for local tinkering - By Sebastian Raschka <a href="https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3</a><a href="https://mas.to/tags/programming" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#programming</a> <a href="https://mas.to/tags/llm" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#llm</a> <a href="https://mas.to/tags/ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ai</a> <a href="https://mas.to/tags/Python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Python</a> <a href="https://mas.to/tags/pytorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#pytorch</a> <a href="https://mas.to/tags/github" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#github</a>

N-gated Hacker News🚀 Oh, joy! Another <a href="https://mastodon.social/tags/groundbreaking" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#groundbreaking</a> "how to reinvent the wheel in PyTorch" saga. 🙄 Because clearly, 270M parameters scream "local tinkering fun" for all you basement <a href="https://mastodon.social/tags/hobbyists" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#hobbyists</a> with supercomputers. 💻✨ <a href="https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3</a> <a href="https://mastodon.social/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/Reinvention" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Reinvention</a> <a href="https://mastodon.social/tags/Supercomputing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Supercomputing</a> <a href="https://mastodon.social/tags/Tech" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Tech</a> <a href="https://mastodon.social/tags/HackerNews" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#HackerNews</a> <a href="https://mastodon.social/tags/ngated" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ngated</a>

Hacker NewsGemma 3 270M re-implemented in pure PyTorch for local tinkering<a href="https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch05/12_gemma3</a><a href="https://mastodon.social/tags/HackerNews" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#HackerNews</a> <a href="https://mastodon.social/tags/Gemma3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Gemma3</a> <a href="https://mastodon.social/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/LocalTinkering" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#LocalTinkering</a> <a href="https://mastodon.social/tags/AI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AI</a> <a href="https://mastodon.social/tags/Development" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Development</a> <a href="https://mastodon.social/tags/OpenSource" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#OpenSource</a>

Adam Jurkiewicz<a href="https://linux.social/tags/python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#python</a> <a href="https://linux.social/tags/Pytorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Pytorch</a> <a href="https://linux.social/tags/openCV" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#openCV</a> – czy uda się wam zainstalować bibliotekę w środowisku Anaconda?Więcej informacji 👉 <a href="https://lttr.ai/Ahhft" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://lttr.ai/Ahhft</a><a href="https://linux.social/tags/Linux" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Linux</a> <a href="https://linux.social/tags/OpenSource" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#OpenSource</a> <a href="https://linux.social/tags/Python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Python</a>

Klaus AschenbrennerI think I'm already somehow in love with PyTorch: asked Claude Sonnet to generate me additional code that returns the runtime statistics (think about the Actual Execution Plan in SQL Server), and visualize everything in a Mermaid diagram :-) <a href="https://mas.to/tags/AI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AI</a> <a href="https://mas.to/tags/GenAI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#GenAI</a> <a href="https://mas.to/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a> <a href="https://mas.to/tags/performance" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#performance</a>

GeeklandInstalando ComfyUI en OpenSuse Tumbleweed <a href="https://mastodon.social/tags/opensuse" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#opensuse</a> <a href="https://mastodon.social/tags/software_libre" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#software_libre</a> <a href="https://mastodon.social/tags/ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ai</a> <a href="https://mastodon.social/tags/comfyui" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#comfyui</a> <a href="https://mastodon.social/tags/ia" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ia</a> <a href="https://mastodon.social/tags/pytorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#pytorch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/rtx_5000" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#rtx_5000</a> <a href="https://www.cristianvicente.com/2025/08/10/instalando-comfyui-en-opensuse-tumbleweed/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://www.cristianvicente.com/2025/08/10/instalando-comfyui-en-opensuse-tumbleweed/</a>

MSvanaI trained a GPT-1-like model from scratch.In the write-up, I go through data prep, tokenizer training, building the decoder-only Transformer in PyTorch, training the model, generating new text, and what I’d do differently next time.It’s a deep dive into the engineering side of LLMs, without the hype: <a href="https://svana.name/2025/08/i-trained-a-gpt-1-like-model-from-scratch/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://svana.name/2025/08/i-trained-a-gpt-1-like-model-from-scratch/</a><a href="https://mastodon.social/tags/MachineLearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#MachineLearning</a> <a href="https://mastodon.social/tags/LLM" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#LLM</a> <a href="https://mastodon.social/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a>

HabrAutismSmartDetector: Система для определения черт аутистического спектраОригинал материала Проект "AutismSmartDetector" представляет собой инновационную систему на основе искусственного интеллекта, предназначенную для автоматического определения черт аутистического спектра по фотографиям лиц. Система использует свёрточную нейронную сеть (CNN), обученную на большом наборе данных, чтобы классифицировать изображения на две категории: "Autistic" и "Non-Autistic". Преимущества для различных отраслей Для врачей и медицинских учреждений Ранняя диагностика : Система позволяет врачам быстро и эффективно проводить предварительную оценку пациентов на наличие аутистических черт, что способствует ранней диагностике и своевременному началу лечения. Улучшение качества обслуживания : Автоматизация процесса диагностики позволяет врачам сосредоточиться на более сложных случаях и уделить больше времени пациентам. Повышение точности : Использование искусственного интеллекта снижает вероятность ошибок в диагностике, что повышает точность и надежность результатов. Для финансовых организаций Оценка рисков : Система может использоваться для оценки рисков при выдаче кредитов или страховых полисов, учитывая особенности поведения и состояния здоровья клиентов. Персонализация услуг : Финансовые организации могут предлагать персонализированные услуги и продукты, учитывая индивидуальные особенности клиентов. Для цифровых экосистем Улучшение пользовательского опыта : Система может быть интегрирована в платформы для улучшения пользовательского опыта, предлагая персонализированные рекомендации и услуги. Анализ поведения пользователей : Анализ черт аутистического спектра может помочь в понимании поведения пользователей и адаптации интерфейсов и сервисов под их потребности. Для соцсетей Безопасность и модерация : Система может использоваться для модерации контента и обеспечения безопасности пользователей, особенно тех, кто может быть уязвим из-за особенностей поведения. Персонализация контента : Социальные сети могут предлагать персонализированный контент и рекомендации, учитывая индивидуальные особенности пользователей. Для сервисов знакомств Персонализация рекомендаций : Система может помочь в подборе партнеров, учитывая индивидуальные особенности и потребности пользователей. Безопасность и защита : Сервисы знакомств могут использовать систему для защиты пользователей от мошенников и недобросовестных участников. Основные возможности Обучение модели : Обучение модели на основе данных, собранных из различных источников. Предсказание по одному изображению : Возможность загрузки и анализа одного изображения для определения наличия аутистических черт. Предсказание по множеству изображений : Анализ нескольких изображений одновременно. Предсказание по URL : Возможность анализа изображений, загруженных по URL.<a href="https://habr.com/ru/articles/934074/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/articles/934074/</a><a href="https://zhub.link/tags/python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#python</a> <a href="https://zhub.link/tags/pytorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#pytorch</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B0_%D0%B1%D1%83%D0%B4%D1%83%D1%89%D0%B5%D0%B3%D0%BE" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#медицина_будущего</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%BD%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#медицина</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%B8%D0%B0%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#психиатрия</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%81%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#психология</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%B3%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#педагогика</a> <a href="https://zhub.link/tags/computer_vision" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#computer_vision</a> <a href="https://zhub.link/tags/data_science" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#data_science</a> <a href="https://zhub.link/tags/bigdata" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#bigdata</a>

Michal :verified: :btw:IPEX (Intel Pytorch Extensions) installation instructions include a "sanity check", so I ran it... And of course it failed:> ImportError: libintel-ext-pt-cpu.so: cannot enable executable stack as shared object requires: Invalid argumentForums referenced 'execstack -c' command which is not up to the task:> libintel-ext-pt-cpu.so: section file offsets not monotonically increasingEventually I found alternative `patchelf --clear-execstack` which resolved the issue.<a href="https://toot.kottman.xyz/tags/intel" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#intel</a> <a href="https://toot.kottman.xyz/tags/pytorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#pytorch</a> <a href="https://toot.kottman.xyz/tags/ipex" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ipex</a>

Adam :redhat: :ansible: :bash:PyTorch on Kubernetes: Kubeflow Trainer Joins the PyTorch Ecosystem<a href="https://pytorch.org/blog/pytorch-on-kubernetes-kubeflow-trainer-joins-the-pytorch-ecosystem/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://pytorch.org/blog/pytorch-on-kubernetes-kubeflow-trainer-joins-the-pytorch-ecosystem/</a><a href="https://fosstodon.org/tags/Pytorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Pytorch</a> <a href="https://fosstodon.org/tags/Kubeflow" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Kubeflow</a> <a href="https://fosstodon.org/tags/Kubernetes" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Kubernetes</a> <a href="https://fosstodon.org/tags/Linux" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Linux</a> <a href="https://fosstodon.org/tags/Python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Python</a> <a href="https://fosstodon.org/tags/OpenSource" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#OpenSource</a> <a href="https://fosstodon.org/tags/AI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AI</a>

Habr7 кругов ада: практический гид по выбору стека для ML-разработкиСколько раз за последние пару-тройку вы меняли свой AI/ML стек? Если ответ «ни разу» — либо у вас железная дисциплина, либо вы просто не следите за тем, что происходит в индустрии. McKinsey Global Survey показывает, что adoption AI вырос с 50% до 72% только за последний год. Это означает, что пока вы размышляете над выбором между PyTorch и TensorFlow, ваши конкуренты уже запускают production-модели на совершенно других стеках. Проблема не в том, что инструментов мало — а в том, что их чертовски много. Современный ML/AI стек превратился в слоеный пирог из семи уровней: от ИИ-инфраструктуры в самом низу до слоя ИИ-решений наверху. Каждый уровень предлагает десятки вариантов, от которых глаза разбегаются даже у матерых разработчиков, но хаос поддается систематизации. В этой статье мы расскажем о любимых инструментах, препарируем популярные решения, и разберемся, как выбрать стек, который не превратится в тыкву через полгода.<a href="https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/932714/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/932714/</a><a href="https://zhub.link/tags/ml" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ml</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BA" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#стек</a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#инструменты_разработки</a> <a href="https://zhub.link/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a> <a href="https://zhub.link/tags/TensorFlow" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#TensorFlow</a> <a href="https://zhub.link/tags/Grafana" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Grafana</a> <a href="https://zhub.link/tags/Python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#Python</a> <a href="https://zhub.link/tags/postgresql" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#postgresql</a> <a href="https://zhub.link/tags/pandas" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#pandas</a> <a href="https://zhub.link/tags/kubernetes" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#kubernetes</a>

LeanpubFrom the Leanpub Blog: The Leanpub Podcast 🎙️ Feat. Andriy Burkov, Author of The Hundred-Page Language Models Book and The Hundred-Page Language Models Course <a href="https://leanpub.com/blog/the-leanpub-podcast-feat-andriy-burkov-author-of-the-hundred-page-language-models-book-and-the-hundred-page-language-models-course" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://leanpub.com/blog/the-leanpub-podcast-feat-andriy-burkov-author-of-the-hundred-page-language-models-book-and-the-hundred-page-language-models-course</a>Course Link: <a href="https://leanpub.com/c/theLMcourse" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://leanpub.com/c/theLMcourse</a>Book Link: <a href="https://leanpub.com/theLMbook" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://leanpub.com/theLMbook</a><a href="https://mastodon.social/tags/books" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#books</a> <a href="https://mastodon.social/tags/leanpublishing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#leanpublishing</a> <a href="https://mastodon.social/tags/selfpublishing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#selfpublishing</a> <a href="https://mastodon.social/tags/AI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AI</a> <a href="https://mastodon.social/tags/MachineLearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#MachineLearning</a> <a href="https://mastodon.social/tags/LLM" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#LLM</a> <a href="https://mastodon.social/tags/DeepLearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#DeepLearning</a> <a href="https://mastodon.social/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/AGI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AGI</a> <a href="https://mastodon.social/tags/TechBooks" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#TechBooks</a> <a href="https://mastodon.social/tags/DataScience" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#DataScience</a> <a href="https://mastodon.social/tags/LeanpubPodcast" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#LeanpubPodcast</a>

LeanpubLeanpub Course LAUNCH 🚀 The Hundred-Page Language Models Course: Hands-on with PyTorch by Andriy BurkovWatch here: <a href="https://youtu.be/r2EEBL59tLI" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://youtu.be/r2EEBL59tLI</a>Course Link: <a href="https://leanpub.com/c/theLMcourse" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://leanpub.com/c/theLMcourse</a><a href="https://mastodon.social/tags/books" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#books</a> <a href="https://mastodon.social/tags/ebooks" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ebooks</a> <a href="https://mastodon.social/tags/booklaunch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#booklaunch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/AI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AI</a> <a href="https://mastodon.social/tags/MachineLearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#MachineLearning</a> <a href="https://mastodon.social/tags/LLM" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#LLM</a> <a href="https://mastodon.social/tags/DeepLearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#DeepLearning</a> <a href="https://mastodon.social/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/AGI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AGI</a> <a href="https://mastodon.social/tags/TechBooks" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#TechBooks</a> <a href="https://mastodon.social/tags/DataScience" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#DataScience</a>

TheDoctorNVIDIA präsentiert Torch-TensorRT: Mit nur 1 Codezeile PyTorch-Modelle massiv auf NVIDIA-GPUs beschleunigen!FLUX.1-dev erreicht bis zu 2,4x mehr Performance dank FP8-Quantisierung.MutableTorch-TensorRT erlaubt dynamische Anpassungen ohne Neukompilierung – ideal für LoRA & Co.Auch RTX 5090 & andere Consumer-GPUs profitieren.<a href="https://mastodon.social/tags/NVIDIA" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#NVIDIA</a> <a href="https://mastodon.social/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/AI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AI</a> <a href="https://mastodon.social/tags/DeepLearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#DeepLearning</a> <a href="https://mastodon.social/tags/TorchTensorRT" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#TorchTensorRT</a>

LeanpubFrom the Leanpub Blog: Leanpub Course LAUNCH 🚀 The Hundred-Page Language Models Course by Andriy Burkov<a href="https://leanpub.com/blog/leanpub-course-launch-the-hundred-page-language-models-course-by-andriy-burkov-2" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank">https://leanpub.com/blog/leanpub-course-launch-the-hundred-page-language-models-course-by-andriy-burkov-2</a><a href="https://mastodon.social/tags/books" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#books</a> <a href="https://mastodon.social/tags/ebooks" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#ebooks</a> <a href="https://mastodon.social/tags/booklaunch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#booklaunch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/AI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AI</a> <a href="https://mastodon.social/tags/MachineLearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#MachineLearning</a> <a href="https://mastodon.social/tags/LLM" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#LLM</a> <a href="https://mastodon.social/tags/DeepLearning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#DeepLearning</a> <a href="https://mastodon.social/tags/PyTorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#PyTorch</a> <a href="https://mastodon.social/tags/AGI" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#AGI</a> <a href="https://mastodon.social/tags/TechBooks" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#TechBooks</a> <a href="https://mastodon.social/tags/DataScience" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#DataScience</a>

Recent searches

Search options

Administered by:

Server stats:

#PyTorch