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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #157 · 12.01

На рынке удивительная ситуация с этим кризисом чипов: у людей есть деньги и желание купить товар, а у компаний есть производство и желание продать. Но товар не могут сделать и поставить. Кстати, что странно, компании даже в условиях дефицита не повышают официальную цену, хотя именно так капитализм должен был бы в норме решать эту проблему. В итоге, мы получаем паразитическую сторону капитализма — появляются перекупщики, которые делают наценку 50-100% и даже более. С автомобилями (да, новые автомобили тоже внезапно в кризисе) такая перепродажа, вероятно, не очень прокатывает. Но приставки и видеокарты попали под ситуацию очень заметно. В идеале и производителям и легальным магазинам нужно продать товар по возможности сразу целевому пользователю. Как это сделать? Магазины в России в конце прошлого года попробовали анализировать аккаунты покупателей и вручную звонить людям, попавшим под некий профиль (например, если человек купил много геймерских товаров), предлагая им PlayStation 5. Кажется, сработало это не очень хорошо. Во-первых, многие, кто очень хочет, так и остались без приставки. Люди буквально днями и неделями мониторят все возможные сайты в надежде поймать заветную «плойку». Иногда удается, но чаще нет. Во-вторых, магазины всё равно попадают на тех, кто в итоге продаст товар с наценкой. Например, два разных магазина могут продать одному и тому же человеку. Или — так было в моём случае — магазин предложил мне только дисковую версию, я её купил и продал ровно так, чтобы компенсировать наценку на бездисковую, которую на самом деле хотел. Впрочем, я купил бездисковую не у таких потерявших берега перекупщиков, какие обитают в России, а за границей, и наценка была небольшая относительно состояния рынка. И вот здесь привязка устройств к человеку по каким-нибудь идентификационным данным на самом деле могла бы сыграть в плюс. В магазине, кстати, приставку продали только при личной явке и только при предъявлении паспорта, и это после их же звонка с предложением. Но можно пойти дальше: прямо при покупке привязывать аккаунт к конкретной персоне, и так, чтобы его нельзя было отвязать, например, в течение года. Это конечно упрощённая и идеализированная модель, но суть ясна: сделать скорую перепродажу невыгодной или даже невозможной. Год назад казалось, что через год то уж точно приставки для всех будут. Я поэтому тогда и не купил. А в действительности через год стало только сложнее достать. Посмотрим, что будет ещё через год. #life#gadgets

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