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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #309 · 20.04

Проблема нового Бэтмена в том, что там герой ничего не делает и ни для чего не нужен. Вообще, я могу купить идею «Сделаем Бэтмена реалистичным не так, как попытался Нолан, а по-своему, в драматически-беспросветном стиле». Но у этого подхода есть проблема: в попытке стать реалистичным он стал заурядным. Кино не зря показывает, как люди с недоумением косятся на него в костюме, поскольку это плохо согласуется с реализмом. Посудите сами: если у нас вселенная, где костюм с ушами воспринимается, как что-то серьёзное и угрожающее (а не что-то детское и нелепое), то мы, наверное, ожидаем и относительно фантастических технологий, и некоторой запредельной типично комиксовой крутости героя. А здесь: боевые сцены совсем не впечатляют, но не из-за того, что сделаны плохо, просто они по-реалистичному надрывные и сумбурные. Это уместно в каком-нибудь Крепком Орешке, но там и герой не в костюме. Ладно, по канону Бэтмен не только ниндзя и миллиардер с технологиями, но ещё и невероятно умный детектив. Может, хоть здесь фильм не проседает? Увы. Герой, конечно, разгадывает загадки Риддлера, но, если внимательно посмотреть, то смысла в этом нет никакого. Полное отсутствие разгадок привело бы персонажей ровно к такому же результату. Одного злодея вяжут из-за аудиозаписи, к которой сам Бэтмен не имеет отношения. Другого палят простые копы почти случайно. Последние события вообще развиваются независимо от решения. В итоге мы получили фильм про Бэтмена, который вроде бы и показывает нам реалистичного персонажа, а с другой стороны делает его скучным и бесполезным на протяжении всего хронометража. #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