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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #246 · 10.03

Ответили на мою жалобу на двор. Ничего интересного: «Там планируется школа, сейчас идут проектно-изыскательские работы, закончатся во втором квартале». Никаких геологов-землемеров я там ни разу не видел. Двор в таком же разрушенном состоянии, как и был. Но если сделают школу, главное, чтобы не огородили её забором, как у нас это любят. Видел примеры, когда весь жилой двор целиком заблокирован вот этой вот пришкольной территорией, а на собственно сам двор отведено с гулькин нос по краям. Ну и не ясно сколько это займет, особенно в текущих условиях. Могут пять лет эту школу делать. #life

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