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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #224 · 17.02

Система кармы на Хабре похожа на попытку программистов сделать справедливое самоуправляемое общество. В теории всё хорошо: 1. Вы получаете карму за хорошие статьи и реже за хорошие комментарии. Ну в основном конечно за статьи: действительно ценный вклад в общество (местное общество, имеется ввиду). 2. Теряете карму за плохие статьи (какой-нибудь откровенный мусор или текст низкого качества) и за социально неприемлемое поведение в комментариях. 3. Каждый человек может повысить карму другому только один раз. И понизить только один раз. 4. Влиять на карму других можно только если ваша собственная карма не ниже некоторого порога. Чем выше у вас карма — тем больше голосов за других людей и другие комментарии в день вы имеете. 5. Высокая карма даёт не только больше возможностей по публикациям и голосам, но и позволяет с некоторого значения зарабатывать на статьях деньги. Небольшие, но всё же. То есть да, теоретически люди, которые делают благо, получают больше возможностей и больше влияют на возможности других людей. Это вам не лайки бесполезные :) На практике, конечно же, идеальных систем нет, и у этой обнаружились косяки. Если вы высказываете в комментариях непопулярное мнение, то вам могут массово слить карму в глубокий минус. Не важно, что вы вежливо и может даже с аргументацией выразили свои субъективные взгляды — толпа закидает камнями. Получив сильный минус, вы теряете способность отвечать: сначала не можете минусить других, а потом вообще не можете комментировать. Невыведенные деньги за статьи при потере нужного статуса теряются. Забили камнями до онемения, ограбили. Некоторым людям настолько претит эта система, что они только из-за неё отказываются вообще вести какую-либо активность на Хабре. В любом случае, в обсуждении острых вопросов будешь аккуратен. Тем не менее, мне система скорее симпатична, чем нет. Да, Хабр явно не для яростных дискуссий. Зато там почти нет откровенного мусора и внутреннего воровства контента, что на мой личный взгляд является одной из главных проблем всех остальных контентных площадок. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #llava

当前筛选 #llava清除筛选
Илья AGI TV 🤖

@ilia_plasma · Post #148 · 08.10.2023 г., 12:16

Пока весь мир ждет доступа к новой модели со зрением GPT-4V(ision), опенсорс команда (пара азитов со степенью PhD из американских вузов) уже выпустили свой аналог и бесплатную версию #LLaVA (Large Language and Vision Assistant), которая выдает результат (не) хуже GPT4V и может работать локально. Вот такая скорость развития и конкуренции в этом новом #AI рынке. 🧠LLava - вебсайт 📄WhitePaper 🧬Github code 🔋Demo для потестить на своих дикпиках 🦒Colab (для запуска у себя на серваке)

Hashtags

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