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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #401 · 27.06

Сегодня целый день был на офлайн-части конференции #DotNext для разработчиков под платформу .NET. Посетил две лекции, два круглых стола (это такое обсуждение несколькими экспертами на сцене, как подкаст, но вживую), поучаствовал во всех активностях, позадавал вопросы и обсудил со спикерами и другими участниками ряд проблем. Вроде всё на месте, но я понял вот что: для меня было мало точек приложения внимания в ширину, однако избыток приложения внимания в глубину. Возможно, я сам себя не слишком правильно настроил. Лето, жара, скоро отпуск: кажется, я ошибочно ожидал чего-то более казуального от мероприятия. Могу сказать, что в своё время посещение TechTrain принесло мне суммарно больше удовольствия, хотя там билеты на порядок дешевле, и выставка в целом более лёгкая и менее тематическая. Здесь же было хорошее глубокое погружение в тему, но горизонтально мне не хватило разнообразия: мало стендов (два), мало пространства по выбору лекций (в каждый момент шло две лекции в двух залах, выбор всегда из двух). На стенде от PVS-Studio поискал ошибки в коде, получил много мерча, прикольного. Но сама система у ребят только корпоративная, индивидуальных лицензий нет, а я возможно даже попробовал бы. Второй стенд от Промсвязьбанка предлагал телеграм-бота с разными заданиями. Я, кстати, Промсвязьбанку писал недавно квиз на Хабр. Они активно хантят народ. Задания были нормальные: там и коммуникация с другими участниками, и ответы на вопросы, и всякое решение задачек. Но разрыв по очкам между точками получения призов такой большой, что всю вторую половину игры я буквально вёл впустую. Из минусов организации отмечу два момента: 1. Офлайн-участников было не очень много, а онлайн-участников существенно больше. Поэтому даже офлайн-участникам предлагалось задавать вопросы спикерам с помощью чатов в Телеграме. Это не только создавало миллион чатов (по каждому докладу свой чат, потому что Телега не умеет в комнаты), но и было неудобно в процессе — ссылка на чат показывалась только в самом начале доклада, если не успел, а вопрос возник по ходу лекции, то найти ссылку проблематично. И вообще, я считаю, что правильно было бы дискриминировать онлайн-участников. Они меньше заплатили за билет, они поленились приехать. Но их удобство в итоге было приоритетным над удобством офлайн-участников просто из-за количества. 2. Дискуссии пересекались по времени с другими лекциями и с обедом. В итоге нельзя было полноценно пообсуждать что-то со спикером, не опоздав куда-то дальше. А на обед я вообще попал тогда, когда почти всё уже съели. За счёт работодателя бы ездил с удовольствием, но за личные деньги, пожалуй, не моё. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

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