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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #270 · 25.03

Apple всё-таки отключает русские карты от Apple Pay, в том числе "Мир". Когда я несколько дней назад писал о смене платёжного приложения, я думал, что они уже отключили, и поиронизировал тогда над пользователями яблок. Но вы меня поправили, "Мир" действительно работали в Apple Pay внутри страны. А теперь вот, получается, и правда отключили. Конкретно это решение компании Apple такое же истерически-конформистское, как и решения других западных компаний. Google вон вообще сразу русские карты в Google Pay выключил. Но я хочу всё-таки заострить внимание на запрете со стороны Apple использовать на айфонах любые другие платёжные приложения, кроме Apple Pay. Этот запрет не распространялся конкретно на Россию и не введён недавно, это просто часть общей идеологии компании: мы лучше знаем, как причинить тебе добро. Это всё ради твоей же безопасности (знакомая риторика, кстати?). Закрытость проявляется и в других вещах: не так то просто поставить на айфоне стороннее приложение не из магазина, не так то просто получить доступ к файловой системе. Именно эту привязку к своей экосистеме, а значит и возможность диктовать свои условия, я отмечал в своём давнем выпуске подкаста с рассказом о том, почему перешёл с iPhone на Android ещё в прошлом году. Глобально, конечно, мы от монополий никуда не уйдём, а у компаний всегда будет возможность навязывать свою идеологию под угрозой отключения каких-то услуг или сервисов. Sony даже нарушили собственную Terms Of Service, чтобы отключить русскоязычные аккаунты от PS Store (в том числе в Армении, Грузии, Казахстане, Сингапуре и т.д.). Власть монополий это, пожалуй, одна из главных проблем капитализма, и антимонопольные меры, принятые в большинстве стран, по факту с этим справляются очень плохо. Но там, где есть выбор, стоит всё-таки стараться выбирать максимально независимые решения. Конечно, у них будут проблемы. Как правило независимые решения сложнее в настройке и обращении, чем предварительно разжёванные корпорацией. А ещё вы можете думать, что совершенно точно всю жизнь собираетесь разделять идеологию и решения вашей любимой корпорации (такая религиозность, кстати, нередко свойственна как раз фанатам Apple). Тут мне вспоминается сюжет из 1984, когда у главного героя коллега, совершенно преданный системе, всё равно попал в тюрьму, потому что был слишком умён, а, значит, представлял для системы угрозу. Фантасты, кстати, нередко пророчат корпорациям превращение в государства в будущем. По мне так очень вероятный сценарий. Граница между политикой и крупнейшим бизнесом уже сейчас максимально размыта. #life#gadgets

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