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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #444 · 11.07

Вы наверняка знаете о проекте "Кибердеревня" от творческой группы Birchpunk. У них же есть совместная песня с петрозаводским рэпером Albatross, где главный герой читает из будущего о войне с машинами. Там звучат такие строчки: You will never see a normal sidewalk indeed But every moron has a phone with FaceID Он рассуждает о том, что человечество использует технологии неправильно: раз техническое развитие позволяет буквально каждому дураку иметь hi-end устройство с крутыми функциями, почему мы не можем сделать в городах нормальные тротуары? Online cameras watch the hood, delivery droids carry the food But my babushka* has to go to hospital on foot We use technology for something wrong If you're indifferent, why robots should be strong? Я и задумался: а правда, почему так получается? Человечество достигло невероятных высот в обслуживании индивидуума. У нас с вами в домах висят экраны на всю стену и стоят процессоры из нанометрового кремния, выполняющие по триллиону операций в секунду с данными на другом конце планеты. Роботы стирают, убирают и моют посуду, некоторым людям лечат технологиями полную глухоту, стабилизируют электроникой сердцебиение. Мы используем топовые материалы для вещей вокруг нас и для производства одежды, беговые кроссовки могут стоить несколько тысяч долларов и вовлекать совокупный труд тысячи человек. Как получилось, что цивилизация с таким развитием допускает на улицах мусор и разбитый асфальт? Почему у нас так плохо решены социальные проблемы? Почему бывают бомжи и алкоголики? Почему существует грязь и упадок в отдельных местах? Можно подумать, что люди не готовы платить за общее, а готовы только за личное, но я не верю в это. Я вот готов платить, и, думаю, таких много. Но почему-то экономика работает здесь странным образом: обычная квартира может стоить, например, 10 миллионов рублей, а абсолютно такая же квартира в жилом комплексе с хорошим двором уже 20 миллионов. Как так выходит? Если с каждой из тысячи квартир собрать по 10 миллионов сверху, получится 10 миллиардов — неужели двор столько стоит? Я уверен, что даже с учётом распилов и откатов нет, и можно сделать на два порядка дешевле. Вообще очень многие места по моим наблюдениям можно улучшить небольшими силами. Но заплатить эти деньги не предлагают, видимо, считают, что люди платить не станут. Если так, то почему? Где развитие общества пошло не так? Как мы, человечество, вообще дошли до такой сильной разницы между индивидуальным и общим? #life * автор использует смесь русского и английского в песне, говорит с умышленно выраженным акцентом, а ещё ведёт для англоговорящих людей обучающие видеоролики по разговорному русскому, поэтому применяет известный в англоязычном мире термин babushka вместо grandma.

Hashtags

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