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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1086 · 13.04

Новый (седьмой) сезон «Чёрного зеркала» реабилитировал для меня сериал после откровенно проходных предыдущих двух. В своё время шестой сезон я досмотрел с трудом: из пяти серий три вообще мимо сериала. А вот в седьмом, разве что, чуть проваливается эпизод о съёмках кино, но и в нём есть любопытные моменты. Остальное очень хорошо, в духе сериала. И ещё куча мелких отсылок к предыдущим сезонам. Наверное с точки зрения высказывания самая интересная серия — первая, обыгрывающая зависимость от корпораций. Кажется, убеждённым сторонникам капитализма и нынешней экономический модели человечества нужно побольше такого смотреть, чтобы мы в какой-то момент не оказались в мире, который там показан. Хотя, вполне возможно, что уже оказались. По эмоциям очень сильная пятая, о мужчине, который вспоминал давние отношения. Проникновенно, грустно. И технологии, которые там показаны, уже у нас на носу. По крайней мере делать трёхмерную сцену из фотографии мы уже умеем. Понравилась задумка в серии про девушку-кондитера. Посмотрел бы побольше такого. Можно целый сериал даже: как разные люди справляются с такими способностями. Причём, сериал можно сделать очень мрачный, под лозунгом «бойся своих желаний». В серии о роевом интеллекте было приятно увидеть Капальди, но сюжетный ход я разгадал с первых минут. Слишком много читаю и смотрю фантастики. Нечто подобное было в одном из эпизодов «The Outer Limits» (к слову, «Чёрное зеркало» не впервые почти дословно цитирует его). Ну и продолжение Каллистера — очень в тему. Не так много серий «Зеркала» было бы уместно продолжать, выбор считаю крайне удачным. Конечно, никаких хитрых сюжетных флипов и глубоких мыслей там нет, но во многом от этого даже проще после в целом тяжёлых предыдущих эпизодов. Короче, либо там кому-то настучали по голове после низких оценок предыдущих сезонов, либо сменились шоураннеры, но вера в сериал восстановилась. #fiction

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