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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #443 · 10.07

Помните, тут Илон Маск собирался купить Твиттер? Пишут, что он отменяет сделку, потому что Твиттер: — Неправильно считал число фейковых аккаунтов — Не смог предоставить сведения об объёме спама — Открыто признал, что последние годы преувеличивал количество пользователей Кстати, по последнему случаю в прошлом году был крупный штраф от Твиттера собственным же инвесторам по результатам судебного иска. Твиттер заявлял о росте месячной аудитории, но скрыл тот факт, что дневная аудитория стоит на месте. Что, кстати, интересно: люди как бы реже стали в Твиттер заходить, но при этом общее количество этих людей росло. То есть, смотрите, крупная корпорация тоже, как и отдельный человек, может врать, делать хорошую мину при плохой игре, скрывать и преувеличивать и так далее. А ещё инвесторы на Западе умеют замечать такие штуки и штрафовать корпорации. Интересно, что у нас инвесторы, похоже, не умеют, иначе непонятно, почему у них не возникало вопросов к тем же публичным цифрам от ВКонтакте. Хотя в современных реалиях, видимо, ВК уже не стоит считать частным бизнесом, а скорее государственной корпорацией. Не уверен, что для Твиттера срыв сделки с Маском это прямо так уж плохо. Маск там почти силой хотел его поглотить и навести свои порядки, весьма своеобразные, в соответствии с его характером. Но репутационно, конечно, эффект не самый приятный. Хорошо, что я забил на Твиттер и перестал им пользоваться. #web

Hashtags

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