# qlabs-eng/noise

> Бенчмарк-спидран для обучения трансформера без обратного распространения: фиксированные модель, данные и метрика, участники соревнуются в алгоритмах обучения только через forward pass.

- Магнитуда: 2,0 из 10 — Ровно
- Звёзды: 115 всего · +7 звёзд по замерам 2026-10-18, 15:52–18:00 UTC, к вечеру ≈ 9
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Языковые модели · Язык: Python · Лицензия: MIT · Создан: 2026-10-12 · Последний коммит: 2026-10-18
- GitHub: https://github.com/qlabs-eng/noise · Страница: https://gitnova.dev/r/qlabs-eng/noise

## Чем пригодится

- Проверить свой forward-only алгоритм обучения на фиксированном трансформере и датасете FineWeb
- Сравнить время сходимости до val loss 4.2 с текущими рекордами спидрана
- Воспроизвести бейзлайны Dust и EGGROLL на одной ноде 8xH100

## Почему он здесь

- По замерам счётчика за 2026-10-18 (UTC), 15:52–18:00: 108 → 115 звёзд (+7). Это прирост за указанный интервал.
- Расчётный прогноз на конец суток: около +9 звёзд; учитывает наблюдаемый прирост и предыдущий день.
- Репозиторию 6 дней, а у него уже 115 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #191.
- Среди свежих форков — заметные разработчики: @mvanhorn (5 529 подп.).

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 11
- Issues и pull requests: 12
- Наблюдателей: 3
- В среднем за неделю: 13 в день
- Обычный темп: мало истории (меньше двух недель)
- Звёзд за последний час (по замерам): 4

## Звёзды по дням за 7 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-10-12 … 2026-10-18: 38, 14, 3, 9, 6, 11, 7

## Где замечен сейчас

- Топ новых репозиториев за неделю: #191

## Похожие по описанию

1. **qlabs-eng/dust** — 1,0 · Ровно · Языковые модели · Python · +2 звезды по замерам 2026-10-18, 00:28–18:03 UTC, к вечеру ≈ 3
   Минимальная реализация исследования по обучению трансформера с помощью forward-вычислений и SGD без обратного распространения, с baseline на backprop. Для исследователей, изучающих альтернативы backprop.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/qlabs-eng/dust.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 2026-10-18 18:06 UTC, обновление каждые 30 минут.