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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #299 · 13.04

В детстве я, как и многие мальчишки тогда, очень любил сериал «Рыцарь дорог». Но, конечно, я уже был достаточно взрослым, чтобы понимать, что это фантастика, и не бывает машин, которые ездят сами. Если бы мне тогда сказали, что в 32 года я захвачу кусочек этой технологии, я бы прослезился от счастья. Автопилот существует с нами уже какое-то время. У Tesla он по-настоящему крутой — меня как-то подвозили на Model X, и я убедился лично. Но, конечно, даже он не идёт ни в какое сравнение с полностью роботизированными автомобилями, которые сейчас испытывают многие крупные компании на тестовых трассах. Уверен, что я таки застану такси без водителя-человека. У меня в машине очень примитивный ассистент — адаптивный круиз-контроль с радаром и система сканирования полосы. Работает только на трассе, только при хорошей видимости, наличии разметки и так далее. Но даже это очень впечатляет. Наверное, такое ощущение вызвано рулём, который вращается сам — традиционно в нашем сознании магия сильно ассоциируется с самодвижущимися предметами, живыми вещами и прочим подобным. P.S. Бортовой компьютер не разрешает долго не держать руки на руле, начинает пищать. Типа небезопасно. Эх, а я уж хотел книжку почитать. #gadgets

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