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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #121 · 30.12

У робота-пылесоса оптический датчик расстояния — излучает свет и смотрит на его отражения от стен. Робот этим датчиком сканирует комнату и строит её план, а потом уже пытается заехать в то или иное помещение. В прихожей и коридоре стоит большой икеевский шкаф с зеркалами. Робот видит отражение стен в зеркале и строит план аж до них, рисуя на карте несуществующий кусочек коридора. Естественно, физически он попасть в эту часть пространства не может, и просто считает, что там есть какое-то препятствие, но за ним комната с его точки зрения продолжается. Так что да, у меня есть настоящая карта зазеркалья. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #molmo

当前筛选 #molmo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