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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #292 · 7.04

У меня тут кончается срок действия водительского удостоверения, я подал на продление (не перестаю удивляться, насколько удобная штука — Госуслуги). Первые права я получил в 2008, и это один из тех случаев, когда не обязательно плохо делать "как все" и "потому что так принято". А я тогда буквально сделал именно это. Я не хотел автомобиль, и был уверен, что в ближайшие 10 лет у меня его не будет (так и случилось). Но у меня было много свободного времени после пар в университете, и я решил пойти отучиться и сдать на права. Именно потому что так принято, и потому что все так делали. В этом почти не было моего собственного решения, а было следование за толпой. Но в итоге оказалось очень удачно, потому что впоследствии у меня и времени стало сильно меньше, и цены на обучение выросли, и мне самому было бы куда более лениво ходить/ездить в какую-нибудь автошколу. На четвёртом курсе я уже начал активно работать, а дальше события местами развивались странным образом, мне совершенно точно было бы сильно труднее выучиться и сдать. Так что, действительно, иногда бывает, что нужно просто сделать "как все". Иронично, что я автомобильной категорией фактически не пользовался все эти годы, а начал пользоваться только в тот год, когда пришёл срок замены. Вполне может быть, что через 10-20 лет я буду пользоваться результатом какого-то решения, принятого сегодня. #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