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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1015 · 28.08

Вместе с тем, автор вешает на стены огромное число ружей, значительная часть которых так и не выстреливает. В первой же главе на стене оказывается гигантское ружьё, которое продолжает висеть к концу четвёртой книги, не тронутое. Да, автор запланировал всего девять книг, но это не единственное, что он пишет, и ждать их можно до второго пришествия. К сожалению, сейчас он переключился на ЛитРПГ. Явно давно хотел, потому что четвёртая книга «Фокса» максимально приближена к этому жанру. У ЛитРПГ есть свои поклонники, но я хорошо понимаю людей, которые не считают полноценной литературой смесь, собственно, литературы с видеоиграми. Если я захочу поиграть, то пойду допроходить BG3 (который забросил из-за левел капа). Тем не менее, порекомендовать серию я хочу. При всех недостатках, читается (слушается) на одном дыхании, много свежего и интересного, а нестыковки легко притупляются с помощью приостановки неверия. Если вам понравились от меня рекомендации, например, «Вселенной Бобов», то вот ещё один представитель хорошей качественной развлекательной фантастики. Жду в аудио пятую часть. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #pixtral

当前筛选 #pixtral清除筛选
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