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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #48 · 11.06

Kickstarter отличный пример неизбежного возврата системы из какого-то нестандартного состояния в более привычное. Изначально проект планировался, как помощь молодым изобретателям и инноваторам: авторы могли описывать идею нового устройства (идею игры, книги, дизайнерского предмета и т.д.), представляли публике простой прототип — как правило самодельный — и собирали деньги на его реализацию. То есть деньги как раз шли на то, чтобы разработать промышленный вариант и наладить производство. В теории можно было прийти на Кикстартер простым парнем из деревни, спаявшим прототип в гараже, и собрать средства на воплощение своей мечты в жизнь. Однако со временем естественным образом привлекали больше внимания те, кто прошёл на момент презентации чуть дальше: сделал более качественный образец, заказал более дорогой видеоролик, или даже уже частично наладил какие-то производственные процессы. Это всё выродилось в то, что Кикстартер превратился из краудфандинговой площадки в магазин. А точнее сказать — Телемагазин. Отличие от обычного магазина в том, что в Телемагазине товар делает вид, что он уникален, и в других местах такой не купить. В остальном же теперь проекты выходят на Кикстартер с полностью готовым продуктом, полностью налаженной линией выпуска и профессиональной рекламой. Стоимость выхода на Кикстартер в наши дни нередко превышает потенциально возможные сборы. Всё больше краудфандинговых кампаний в качестве гола (то есть суммы, которую необходимо собрать) ставят глубоко формальную небольшую цифру. Сложное и дорогое электронное устройство просит для старта $20000 — в реальности этого не хватит даже на полноценный production-ready прототип. Например, пресс-форма для литья пластикового корпуса сама по себе может стоить $5000-$10000, а производство ещё даже не началось. Потому что на самом деле разработчики сейчас не выставляют свои идеи для сбора денег на воплощение. Они выставляют готовый товар в магазин. Естественные и вроде бы правильные процессы (более качественное привлекает больше внимания) привели к искажению или даже исчезновению первоначальной цели проекта Кикстартер. Из интересной и необычной площадки по финансированию изобретений он стал магазином — тоже не совсем банальным, но с очень привычным механизмом работы как для продавцов, так и для покупателей. Исключения случаются, однако в целом тенденция очевидна. На мой личный взгляд владельцам Кикстартера нужно было остановить это в своё время. Если на западе есть термин overqualified в качестве причины отказа при приёме на работу, то можно было и здесь балансировать допустимый уровень готовности продукта при публикации на площадке. Но что имеем, то имеем. #gadgets

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