Dostlar Selamlar, BlackBoard aracımla bu kez Thinking Machines’in LoRA Without Regret…
This is a AI post classified by Jev as AI infra & evals (a tutorial), kept by the AI Radar because it carries real work, not commentary.
Dostlar Selamlar, BlackBoard aracımla bu kez Thinking Machines’in LoRA Without Regret başlıklı teknik yazısını detaylı olarak anlattırdım. LoRA, modelin bütün ağırlıklarını güncellemek yerine küçük adaptörlerle ince ayar yapmayı sağlıyor; videoda rank, öğrenme oranı, veri miktarı ve katman seçiminin sonuçları nasıl etkilediğini ele aldım. Kendi AI agent araçlarınızı kod üretimi veya belirli görevler için özelleştirirken, LoRA ile tam ince ayarı hangi koşullarda karşılaştırabileceğinize ve deneylerinizi nasıl kurabileceğinize odaklandım. İyi seyirler dilerim ❤️
Posted by Alican Kiraz (39.3k followers) 2 days ago · 24 likes · 3.3k views · view the original post on X. Kept by the AI Radar as AI infra & evals.
More AI work like this
- Trains your own large language model from scratch using plain PyTorch. — @tom_doerr
- Here's a useful use-case for @typesafeai for a change. — @iam_zachi
- This is genius. — @daniel_mac8
- Which GPU should you use for embedding workloads? — @runpod
- Big update to the @Alibaba_Qwen Qwen3.8-Flash-Next single DGX Spark recipe! — @jvr0x
- 🔰 The Databricks Advanced Learning Festival runs September 16 through October 14, with… — @databricks
- Q: What is a trace? — @HamelHusain
- Inference scaling part 1. — @rasbt
Every post is read and classified by Jev (TypeSafe): what it is, which market it belongs to, and whether the link is a real tool. 27.2k posts from 4.8k X accounts over the last 14 days, 1.2k tools, 19 markets. Collected every 5 minutes, fully re-ranked every hour — last update 2026-09-19 18:50 UTC. Full method.