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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #349 · 19.05

В сеть попал «Морбиус», я посмотрел, и не понимаю, почему его так хейтят. Рейтинги прям супер низкие, да и в комментариях везде в основном недовольство. А по мне так вполне нормальный. Конечно, есть недостатки, да и послевкусия почти никакого не оставляет. Но, на мой взгляд, картина вполне цельная, последовательная, с прикольным визуалом, и каст попал в точку (видеть Мэтта Смитта в необычном образе было прикольно). Да, у фильма какой-то не слишком современный ритм, если можно так выразиться. Он, как бы сказать, слишком прямой и буквальный: вот тебе, зритель, пересказ событий. Напомнило мне боевики и ужастики девяностых, конкретно даже возникли ассоциации с фильмом «Муха»: там тоже учёный в результате эксперимента над собой получил сверхсилы, но потерял человеческий облик. Отдельно мне понравилось, что герой очень логичен и действует реалистично. Он переживает о своих действиях вполне правдоподобно: сокрушаясь, но не слишком. Ещё он сразу берётся исследовать себя, вести записи и замеры — так сделал бы любой разумный человек после подобных изменений. Ну и никакие сюжетные интриги не держат долго, потому что раз зритель догадывается сразу, то и персонажи должны сообразить. В общем, таких разгромных рейтингов «Морбиус» точно не заслуживает. Я думаю даже вполне получил бы удовольствие от просмотра его в кино, если бы показывали, чего не могу сказать, например, о новом Бэтмене (про который я рад, что в кино попасть не смог). #fiction

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