# aakaran/finetuning-with-sampling > Официальная реализация метода Finetuning with Sampling: улучшение SFT через MCMC-сэмплирование трасс решений для задач по химии и математике. Включает скрипты сэмплирования, обучения и оценки. - Магнитуда: 1,3 из 10 — Ровно - Звёзды: 74 всего · +2 звезды по замерам 2026-10-06, 15:03–17:45 UTC, к вечеру ≈ 3 - Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно - Категория: Языковые модели · Язык: Python · Создан: 2026-10-01 · Последний коммит: 2026-10-05 - GitHub: https://github.com/aakaran/finetuning-with-sampling · Страница: https://gitnova.dev/r/aakaran/finetuning-with-sampling ## Чем пригодится - Запустить projection sampling на химических данных через sbatch boost_sci.sh - Обучить SFT-чекпоинт на сгенерированных трассах с learning_rate=5e-5 - Оценить точность обученной модели на задачах по химии и математике ## Почему он здесь - По замерам счётчика за 2026-10-06 (UTC), 15:03–17:45: 72 → 74 звёзд (+2). Это прирост за указанный интервал. - Расчётный прогноз на конец суток: около +3 звёзд; учитывает наблюдаемый прирост и предыдущий день. - Репозиторию 5 дней, а у него уже 74 звезды. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет. - Топ новых репозиториев за неделю: #187. ## Доверие к звёздам Рост звёзд выглядит естественно. Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду. ## Цифры - Форков: 9 - Issues и pull requests: 2 - Наблюдателей: 1 - В среднем за неделю: 12 в день - Обычный темп: мало истории (меньше двух недель) - Звёзд за последний час (по замерам): 0 ## Звёзды по дням за 10 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день) 2026-09-27 … 2026-10-06: 0, 0, 0, 0, 0, 24, 29, 7, 10, 2 ## Где замечен сейчас - Топ новых репозиториев за неделю: #187 ## Ещё в этой категории 1. **Niko1221/Strata** — 7,2 · Взлёт · Языковые модели · C++ · +1 501 звезда по замерам 2026-10-06, 00:17–17:34 UTC, к вечеру ≈ 2 059 Локальный движок инференса на C++, запускающий 125B MoE-модель Qwen3.8-Flash-Next на обычном ПК с одной NVIDIA GPU (12–24 ГБ) и 64 ГБ RAM, с OpenAI/Anthropic-совместимым API на localhost. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/Niko1221/Strata.md 2. **deepseek-ai/DeepGEMM** — 5,9 · Взлёт · Языковые модели · Cuda · +102 звезды по замерам 2026-10-06, 11:46–17:34 UTC, к вечеру ≈ 142 Библиотека CUDA-ядер для тензорных ядер GPU: GEMM (FP8, FP4, BF16), fused MoE, MQA-скоринг для indexer. Ядра компилируются в рантайме через DeepJIT, установка без сборки CUDA. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/deepseek-ai/DeepGEMM.md 3. **Hiteater-wzm/eeo** — 5,4 · Ранний сигнал · Языковые модели · JavaScript · +61 звезда по замерам 2026-10-06, 00:23–17:35 UTC, к вечеру ≈ 84 Открытое сообщество и набор инструментов для «Everything Engine Optimization»: бренды публикуют машиночитаемые карточки о себе, а сервис измеряет, насколько бренд виден в ответах AI-движков. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/Hiteater-wzm/eeo.md 4. **StayLameBro/backburner** — 5,4 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +77 звёзд по замерам 2026-10-06, 00:17–17:35 UTC, к вечеру ≈ 108 Форк llama.cpp, который подключает iPhone по USB-C к Mac и распределяет работу: Mac считает слои 1-40, iPhone — 41-64 на своём GPU, что ускоряет prefill и позволяет держать контекст до 196k-229k токенов. Нужен тем, кто запускает Qwen3-27B… Полная карточка: https://gitnova.dev/r/StayLameBro/backburner.md 5. **empero-org/brewery-ai** — 4,7 · Ранний сигнал · Языковые модели · Python · +7 звёзд по замерам 2026-10-06, 00:18–17:35 UTC, к вечеру ≈ 15 Консольный агент, который в диалоге с AI-помощником проводит пользователя через весь цикл fine-tuning языковых и image-моделей: от выбора базовой модели и данных до обучения на GPU и публикации на Hugging Face. Полная карточка: https://gitnova.dev/r/empero-org/brewery-ai.md --- Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества. Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз. Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории. Данные на 2026-10-06 17:51 UTC, обновление каждые 30 минут.