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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #459 · 25.07

Западные сервисы реально не умеют в техподдержку. Либо там людей так программируют, чтобы ответы были только по скриптам, либо они просто сами тупые роботы. Общался тут несколько дней с одним из сервисов. Хочу купить годовую подписку, платёж не проходит. А я купил себе Prepaid визу американского банка. Диалог на английском (по почте, поэтому на самом деле каждое сообщение это несколько дней). Я: Здравствуйте, платёж не проходит, почему? Сервис: Из-за наложенных санкций мы не можем принять платёж от вас. Я: У меня US Bank Prepaid VISA, но её ваша система не принимает, почему? Сервис: Я только что проверил, ваша карта не принимается системой. Замените карту на ту, которую система примет. Я: Так почему не принимается то? Как узнать, какую примет? Сервис: Найдите карту, которую система примет. Кстати, система не принимает Prepaid-карты. Я: А почему? Я хочу оплатить подписку сразу на год, с карты не потребуются регулярные списания. Это карта американского банка. Почему она не принимается? Сервис: Мы принимаем VISA и MasterCard. Я: Почему вы не принимаете Prepaid-карты, в чём логика этого решения? Сервис: Мы не принимаем Prepaid-карты. Я: Ок, отписываюсь. Сервис: Опишите причину, по которой отписались. Я: Не могу оплатить подписку. Сервис: Внимание, ваша подписка заканчивается через 5 дней, срочно продлите её. Ладно, две последние реплики это авто рассылка, но всё предыдущее — человек. Вот я думаю, он тупой, или ему сказано так общаться, или он умышленно так разговаривает именно с русским? #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