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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #40 · 6.06

Некоторые области удивительным образом игнорируют прогресс в других областях. Для меня самым характерным примером являются, пожалуй, бортовые компьютеры автомобилей. Вчера я ехал на такси Комфорт+, это была вполне приличная и не старая Kia Optima. Водитель параллельно со своим телефоном включил встроенный навигатор, и он ожидаемо оказался очень плох. Мало того, что даже близко не адаптирован под Россию, с убогой не детализированной картой, так ещё и жутко тормозил: FPS анимаций в районе 1-2. Потом я вспомнил, как мы с друзьями в Москве брали в каршеринге Genesis G70 — Южно-Корейский автомобиль премиум-класса с ценой от 2.5 млн рублей. И там стоял адаптированный бортовой компьютер под управлением Android. Надо ли говорить, что скорость его работы была настолько необъяснимо отстойной, что даже самый дешманский ноунейм китайфон справился бы с задачей навигации лучше? Каждый раз, когда я вижу экран бортового компьютера автомобиля, я будто смотрю через маленькое окошко в прошлое 20-летней давности. И по скорости работы и по функциональным возможностям всё поразительно плохо. Можно оправдывать это якобы безопасностью (сторонний софт нельзя ставить, чтобы он не мог повлиять на движение автомобиля), но на деле эти цепи легко разделяются: двигатель и важные узлы в одном месте, а навигатор, информация с датчиков, климат-контроль — в другом, на другом процессоре с другой областью памяти. Автомобильная промышленность в целом довольно консервативна. Поэтому большинство серийных моделей выглядят одинаково скучно, о каких-то крутых новых функциональных фишках мы слышим раз в десятилетие, а какие-то изобретенные полвека назад вещи до сих пор есть далеко не в каждой модели (например, парктроники). Но иногда до абсурда доходит: в тачке за пару лямов компьютер хуже, чем китайский планшет за десятку. #gadgets#life

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