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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1079 · 7.03

Авито конечно удивительный пример оторванности компании от реального поведения своих юзеров. Наверное, не слишком необычно, что богатые топ-менеджеры, принимающие решения в компании такого размера, сами не занимаются продажей и покупкой с рук, но уж для проформы то заглянуть разок могли бы в собственную экосистему. Например: Авито ввёл комиссию для покупки с доставкой, и заявляет, что эта комиссия списывается с продавца. Но доставка нужна покупателю, а не продавцу. Продавцу даже менее удобно носить вещь куда-то, вместо того, чтобы ждать, когда к нему заедут. В итоге 99% продавцов при заказе с доставкой готовы продать только дороже на процент комиссии. И хорошо, если они пишут об этом заранее в тексте описания, а не в личку после того, как ты уже оплатил товар по изначальной цене. В итоге приходится заказ отменять и перезаказывать. Или вот: Авито предлагает на выбор разные формы доставки, но продавцы отдельно ещё сами не готовы носить товар в какой-то далёкий для них пункт, поэтому иногда пишут, что, дескать, выбранный вами способ доставки не поддерживаем, выберите другой. Интерфейс опять же не даёт для этого никаких предварительных функций, приходится отменять. В целом Авито правильно делает, пытаясь уменьшить необходимость контакта с людьми. В идеале я при покупке хочу как на маркетплейсах, а при продаже чтобы ко мне приезжал курьер и забирал. Без обсуждения, без торга, без попыток договориться итд. Но реальные люди действуют так, чтобы минимизировать ущерб и объём возни для себя, и это нормально. И понятно всем, кроме руководства Авито. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper