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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #232 · 24.02

Американский философ и когнитивист Дэниел Деннет одним из первых приравнял религию и вирус. Я уже об этом как-то рассказывал: вирус это неодушевлённая конструкция, которая сбивает работу поражённой системы так, чтобы: 1. Нарушать естественные функции этой системы 2. Способствовать самораспространению Нельзя сказать, что вирус думает или что-то делает специально. У него нет концепции зла и агрессии. Это просто механизм, который -- чаще всего из-за случайного совпадения обстоятельств -- способствует разрушению и копированию. Представьте, что вы подбрасываете в воздух детали от Лего, и они по каким-то странным законам при падении соединяются в случайную конструкцию. Вы делаете это очень много раз, вариантов конструкций тоже очень много. В какой-то момент среди прочих конструкций получается робот, который собирает из окружающих его деталей свои копии. Но при этом остальные конструкции он ломает, нарушая их функции. Очевидно, довольно быстро такие роботы потратят всё доступное Лего на себя, и давать им новое Лего будет опасно. Так вот, религия работает по такому же принципу, только её средой выполнения являются не клетки с белками, а когнитивные функции. Она изменяет механизм функционирования разума так, чтобы сбивать некоторые естественные свойства (например, критическое мышление, запрос на эмпирические подтверждения и так далее). Но при этом религиозные люди нередко занимаются активным распространением своих взглядов и обращением еретиков. То есть, другими словами, механизм религии в их мозгу распространяет себя на другие мозги. Как вирус. В широком смысле идеология это тоже религия. У нас нет сведений относительно всех без исключения нюансов существования мира, мы строим себе базовую основу, а затем прямо на неё навешиваем результаты наблюдений. Например, я верю в урбанистику, моя базовая основа это логика в урбанистической теории, статистика из других городов, плюс мои личные ощущения комфорта/дискомфорта, а на неё я уже навешиваю, допустим, отсутствие ненависти к электросамокатам. К сожалению, иногда сам базис идеологии заражён. Это может приводить к тому, что человек даже на самые чудовищные события выдумывает оправдательные объяснения, которые идеологию выгораживают. Я уверен, в стране не сотни и даже не тысячи, а куда больше людей, которые смотрят телевизор, верят пропаганде и объясняют себе сегодняшние события каким-то оправдывающим образом. Например, у меня есть гипотеза, почему старшее поколение может так сильно вестись на откровенно нелепую пропаганду: сознание уже пережило крах идеологии в 91 году и защищается от того, чтобы пережить его снова. Звучит парадоксально: люди уже совершенно точно знают, что по телевизору могут десятилетиями лгать и выдавать ложную картину действительности, и именно из-за этого эти же люди не видят сейчас того же самого. Воспринимайте это как форму болезни. Постарайтесь не ссориться со своими друзьями и близкими. Они могут быть глубоко не правы, а их неправота -- часть общей проблемы, которая привела к сегодняшнему дню. Но они не понимают. Функции их сознания отключены или искажены вирусом пропаганды в комбинации с личными страхами. Их не убедит курс доллара, записи о гибели людей, потеря работы. Даже новая волна пустых полок в магазинах не убедит. Даже понимание того, что их дети уже живут в мире, где возможна война. #life

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