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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #34 · 31.05

Дошли руки написать про второй сезон Love.Death.Robots, который вышел 2 недели назад. Почти единогласно в сети все, кого я читаю, согласились, что планка, к сожалению, снижена. Начиная от значительно меньшего количества серий, и заканчивая содержанием. В обзорах и комментариях к сезону справедливо отмечают, что серии выглядят уж совсем как наброски. Если первый сезон рассказывал короткие, но вполне полноценные истории, то во втором чувство недосказанности и даже какой-то пустоты преследует практически после каждого эпизода. В первом были серии, вызвавшие у меня невероятный восторг, серии, которые просто понравились, и проходные на разок. Во-втором с натягом понравилась пара вещей, не более. Automated Customer Service — ужасная рисовка, по которой видно, что её авторы считают себя оригиналами. Сюжет глуповат, смеха не вызывает. Ice — занятно, посмотрел бы такую полнометражку, но сказано очень мало. Pop Squad — почему он так называется, кстати? Зарисовка на тему романа «Будущее» Дмитрия Глуховского. Сюжет обрывается на завязке, и это причиняет почти физическую боль. А так было бы круто. Snow in the Desert — единственный полноценный рассказ в сезоне, вполне понравился: и экшен, и сюжетный поворот. Такого бы побольше. The Tall Grass — ни о чём. Интрига нагнетается, а разрешение у неё банальное. All Through the House — пожалуй, лучший эпизод. Очень крутая идея, не вступающая в противоречие с реальным миром, но переворачивающая его. Life Hutch — видели это в «Чёрном Зеркале» только более подробно и более драматично. The Drowned Giant — (тут небольшой спойлер, если не хотите, пропустите абзац!) до последнего надеялся, что авторы сделают какой-то неожиданный поворот в конце. Например, что утопленник на самом деле нашего с вами размера, но нет. Закадровый голос вроде бы рассказывает много всего, но это не особо имеет отношение к фантастике и сюжету данной серии. В общем, кажется, у авторов не оправдалось то, на что они рассчитывали после первых выпусков, и поэтому то ли им дальше меньше времени/денег на этот раз, то ли они сами выдохлись и потеряли энтузиазм. И это очень грустно. По-настоящему качественной и взрослой фантастики остро не хватает. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mlsys

当前筛选 #mlsys清除筛选
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 #15539 · 05.03.2026 г., 11:30

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL