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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #269 · 24.03

Пост про фантастику. Одна из серий "Черного Зеркала" показывает нам антиутопический мир, в котором большинство людей сутками крутят велотренажёры для выработки энергии. Это такое гротескное изображение работы. За это люди получают очки, на которые можно покупать скудноватую еду и возможность иногда урывками отдыхать. Меньшинство людей это богема: певцы, ведущие телешоу, звёзды. Они живут в роскоши и достатке, велотренажёры конечно же не крутят. Можно попробовать перейти из низов в богему, для этого нужно потратить 10млн очков и купить билет на шоу талантов, где тебя уже ведущие оценят. Главный герой зарабатывает на такой билет для своей подруги. Это даётся ему очень тяжело, но после долгих месяцев (а может и лет) тяжкого труда и лишений он всё-таки достигает цели. Они идут на шоу талантов, подруга выступает, но ведущие её отклоняют. Тогда главный герой приставляет к своему горлу осколок стекла и выходит из-за кулис на сцену. Он рискует своей жизнью, чтобы выступить с проникновенной речью о том, как ужасна построенная элитами система, и как плохо живут люди. В этот момент происходит кульминация противостояния героя и системы, максимальные ставки. Но развязка неожиданная: ведущие говорят, что им понравилось "шоу" героя, и они хотят дать ему эфирное время. Так и происходит. В конце мы видим, как остальные люди продолжают крутить педали, а герой стал богемой и ведёт своё шоу. В этом шоу он выступает с осколком стекла у горла, хотя теперь то уже угрозы для него нет, это просто символ. То есть да, герой, переехав в комфорт, рассказывает людям, которые остались и продолжают трудиться, как ужасна жизнь. К чему это я? Ну, люблю фантастику, вот, вспомнилось. #fiction

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