TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1011 · 16.08

Видеоигры плохо коллекционируются. Цикл устаревания видеоигр очень своеобразный и отличается от практически всего остального: кино, книг, настолок, музыки. Во-первых, есть чисто технические проблемы: на современных устройствах старые игры не запустятся, так что вам нужно хранить, помимо самой игры, какую-нибудь древнюю приставку. И периферию к ней, потому что современный телевизор в теории тоже может отказаться работать с этим всем. И если, не дай бог, что-нибудь сломается, вы потеряете доступ вообще ко всей вашей коллекции. Я уже не говорю о том, что, в общем-то, держать придется десяток разных приставок и пару древних компьютеров. К этому добавляется тот факт, что игры вам придется покупать и хранить на дисках. А еще бывают игры, которые не являются многопользовательскими, но требуют перманентного соединения с интернетом и живых серверов разработчиков, такие коллекционировать можно только в пиратском виде. Во-вторых, есть эстетический момент. Бывают люди, которые спокойно смотрят на кубическую древнюю графику или даже наслаждаются ей, но таковы не все. Я вот обожаю Half-Life, однако всерьез играть в первую часть мне тяжеловато (к счастью есть Black Mesa Source). Практически во всех остальных жанрах искусства авторы почти не упирались в технологии своего времени, поэтому сейчас можно с полным удовольствием и читать книгу столетней давности, и смотреть старый фильм. Пожалуй, особняком стоит тут всякая фантастика: давайте честно, на бой световыми мечами в четвёртом эпизоде "Звёздных Войн" без слёз не взглянешь. Но всё равно это игровое кино, 80% времени которого занимают симпатичные актёры и прекрасно смоделированные декорации. С играми хуже — авторы первой "Лары Крофт" сделали бы круглые... эээ головы персонажей, если бы могли. С настолками в этом плане куда приятнее. Коробка содержит в себе все компоненты и правила. Ей не нужен интернет или другие источники данных. Ей не нужна периферия для работы. Через 20-30-50 лет я открою коробку, в ней всё ещё будет всё необходимое для игры, графика всё ещё останется такой же красивой. Даже если издатель за это время обанкротится, настолка — вещь в себе. Пожалуй, есть только один по-настоящему серьёзный недостаток против видеоигр — для партии в настолку нужны другие люди. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15600 · 04.04.2026 г., 11:30

#python#apple_silicon#florence2#idefics#llava#llm#local_ai#mlx#molmo#paligemma#pixtral#vision_framework#vision_language_model#vision_transformer MLX-VLM lets you run, chat with, and fine-tune Vision Language Models (VLMs) plus audio/video models on your Mac using MLX—install easily with `pip install -U mlx-vlm`. Use CLI for quick text/image/audio generation (e.g., `mlx_vlm.generate --model ... --image photo.jpg`), Gradio UI for chats, Python scripts, or a FastAPI server with OpenAI-compatible endpoints supporting multi-images/videos. Features like TurboQuant cut KV cache memory by 76%, and LoRA/QLoRA fine-tuning works on consumer hardware. You benefit by experimenting with powerful multimodal AI locally—fast, memory-efficient, no cloud costs, perfect for Mac users tweaking models affordably. https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm