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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1048 · 19.12

Подумал о том, что у сезонного бизнеса куча времени на техдолг. Вот что делают программисты какого-нибудь Whoosh с ноября по март? Увольнять их и искать новых каждый сезон неэффективно. Зарплату им тоже на эти месяцы не снизишь, так как сами сбегут тогда. Да, они могут заниматься исследованием новых фич, но всё равно остается уйма времени на шлифовку всего существующего и разбор техдолга. Они в этот период даже могут выпустить в прод кривой билд приложения, и это никак не ударит по бизнесу. Мало где есть такие условия с этой точки зрения. Тем страннее, конечно, наличие сырых неработоспособных фич, по которым запущен маркетинг. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #idefics

当前筛选 #idefics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