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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #450 · 17.07

В России вводят штрафы за выброс мусора из окна автомобиля. Для физлица от 10 до 15 тысяч рублей. Скорее всего, работать не будет, потому что заснять факт нарушения на дорожную камеру довольно трудно. Я не понимаю, как функционирует разум людей, которые на ходу выкидывают из автомобиля какую-нибудь бумажку или бутылку. Бывает понятное мне зло: если человек ворует деньги, он себе приобретает выгоду таким способом, я это понимаю. Даже если водитель паркуется на обочине, ход размышлений в его единственной прямой извилине более-менее ясен. Но с мусором выгода очень условная (типа не надо нести потом от машины до урны эту бутылку), а вред значительный. Причём, такая же бутылка, выброшенная из автомобиля перед тобой, может тебе под колёса попасть или по автомобилю на ходу, и что-нибудь повредить. В этом смысле было бы круто иметь антиутопическое будущее с повсеместным слежением за всеми. Но в остальных смыслах не круто, конечно. Короче, по мне так штраф бесполезен. У нас даже штраф за неправильную парковку не работает, как я уже писал, потому что эвакуаторы тупо не ездят по городу и не выполняют свою работу. А такое и подавно бестолку. Поможет только раздать всем прохожим оружие с правом стрельбы по автомобилям. От всех нарушений поможет, кстати. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #molmo

当前筛选 #molmo清除筛选
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