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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #241 · 5.03

Лигатура — это символ в типографике, образованный слиянием двух (или более) других символов. Например, в скандинавских языках есть символ Æ — он хранится и печатается как один символ, неразрывно, но, очевидно, образован совмещением букв A и E. В программировании тоже есть лигатуры. Если у вас мощная среда разработки и подходящий шрифт, то вы, как правило, можете их включить. И тогда ваш текстовый редактор будет отображать некоторые парные и тройные символы, как один. Например, последовательность -> может превратиться в символ →. Это нужно только для отображения, на содержимое настоящего текстового файла настройка никак не влияет, потому что компилятор или интерпретатор языка ждёт именно ->. Я категорический сторонник использования лигатур в IDE. Если вы никогда не пробовали, рекомендую включить и поработать с ними несколько дней, а может даже недель. Посмотрите на две конструкции ниже. Символы => и <= очень похожи между собой визуально, но при этом их суть принципиально разная. Включение лигатур позволяет отразить эту суть и избежать некоторых возможных ошибок (например, путаницу между >= и =>). #dev

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