#PyTorch

'Сравнение Focal Loss и BCE на примере датасета с дисбалансом 99:1 показывает, как Focal Loss улучшает обнаружение редкого класса и более информативные разделяющие границы.'

Руководство по созданию агента в PyTorch с дифференцируемой памятью, приоритизированным реплеем и мета-обучением, позволяющее адаптироваться к новым задачам без потери предыдущих навыков.

Руководство по созданию локальных мультиэндпоинтных ML API с LitServe: примеры батчинга, стриминга, кэширования и мультизадачности с Hugging Face.

'Практический туториал по Ivy: как писать модели один раз и запускать их на NumPy, PyTorch, TensorFlow и JAX, включая примеры транспиляции, контейнеров и замеров производительности.'

Практическое руководство по продвинутым техникам CV: мощные трансформы TorchVision v2, MixUp/CutMix, современная CNN с attention и стабильный цикл обучения.

Пошаговое руководство по обучению, оценке и визуализации политики поведенческого клонирования на PushT с использованием LeRobot и готовым кодом для Colab.

'Список ключевых блогов и хабов по компьютерному зрению в 2025 году, которые публикуют воспроизводимый код, бенчмарки и практические руководства для продакшена.'

'Короткое сравнение PyTorch и TensorFlow в 2025 по удобству разработки, производительности и возможностям продакшн-деплоя, чтобы помочь с выбором фреймворка.'

Meta представила LlamaRL — инновационный масштабируемый асинхронный RL-фреймворк на PyTorch, который значительно ускоряет обучение больших языковых моделей при оптимальном использовании ресурсов.

Meta выпустила KernelLLM — 8-миллиардную модель, которая автоматизирует преобразование PyTorch модулей в эффективные Triton GPU ядра, превосходя более крупные модели в бенчмарках.

Hugging Face выпустила nanoVLM — компактную PyTorch-библиотеку для обучения модели, работающей с изображениями и текстом, всего на 750 строках кода, сочетая эффективность, прозрачность и хорошую производительность.