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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #389 · 21.06

Я уже месяц не могу оторваться от игры Satisfactory. Чувствую себя наркоманом, "Могу бросить в любой момент" :) Вы, наверное, слышали про Factorio — это такая инди-игра 2016 года о строительстве фабрик. Она в своё время взорвала сцену, получила высочайшие рейтинги. Но внешний вид и реализация у неё довольно простые. А вот Satisfactory это последователь жанра с полноценной красивой и технологичной 3D графикой на Unreal Engine. Вы человек на необитаемой планете, где вам доступны разного рода ресурсы (например, железная руда, сера, нефть итд) и средства добычи, преобразования и автоматизации, улучшающиеся со временем. Есть способ возводить различные постройки, у которых разная стоимость в ресурсах. Например, можно собрать машину, которая превращает железную руду в подготовленные железные слитки, но для этого нужно сначала вручную из руды сделать N таких слитков, а потом из них прутки и пластины. Количество доступных к производству деталей и машин растёт почти в геометрической прогрессии, но и ваша необходимость делать разные вещи тоже. Грубо говоря, в начале игры иметь 10 железных прутков в минуту это много. А в середине игры нужно уже 1000 железных прутков в минуту. Игра уже 5 лет в раннем доступе, в ней до сих пор есть баги, и видно, что какие-то куски не доделаны. Но то, что сделано, офигенно круто. Если вам знаком термин "технопорно", то вот оно: это игра-конструктор технопорно. Своего рода "Майнкрафт", но с крутой графикой, и в котором у строительства есть как цель, так и оптимальное состояние. Это игра для гиков, у которых есть тяга к организации и систематизации. Она заходит не всем, многие относятся к таким вещам абсолютно прохладно. Но других затягивает очень сильно. Я вот не могу оторваться, наиграл уже 70 часов за месяц — это больше, чем в любой другой игре за последние 5-10 лет. А на ютубе видел ролики от людей, у которых тысячи часов, страшно представить эту цифру! Нельзя закончить улучшать и оптимизировать фабрику, можно лишь перестать это делать :) Тот факт, что игра концентрирует склонных к организации гиков, имеет интересное косвенное следствие. Я наткнулся на вики по игре, и там просто фантастика: люди пишут формулы расчёта потоков сырья, рисуют схемы каскадных делителей, балансировщиков и манифольдов, приводят таблицы с цифрами. Такой подробной и проработанной технической документации я не видел даже в проектах от крупных корпораций! Есть ещё вебсервисы с инструментарием под эту игру. В общем, я подсел плотно, сейчас на третьей фазе лифта. На скриншотах чуть-чуть можно увидеть мой прогресс по размеру и дизайну фабрик, но уже есть планы, как сделать сильно лучше. Напишу в будущем ещё пару постов. Всё-таки это технарская игра, а у меня технарский блог :) #games#satisfactory

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