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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #505 · 16.08

В 1930-е годы в Германии уже существовало немецкое подразделение The Coca-Cola Company. Так, например, в 1936 году Кока-Кола спонсировала Олимпийские Игры, на которых в том числе выступал Гитлер и открыто продвигал идеи нацизма, превосходства арийской расы и антисемитизма. Активно выходят газеты с нацистскими лозунгами на обложке, а на обороте в них же реклама Кока-Колы. В 1939 началась Вторая Мировая Война, но Coca-Cola не ушла из Германии и не отозвала своих сотрудников. Просто головное подразделение абстрагировалось от немецкого Coca-Cola GmbH. В 1941 году произошло нападение на Пёрл Харбор. К этому моменту США ещё не вступали официально во Вторую Мировую и спокойно продолжали поставки компонентов в Германию. Однако, после 7-го декабря США наложили на Германию санкции, в числе которых был запрет на импорт сиропа, нужного для производства Кока-Колы. Сотрудники, впрочем, всё ещё живут в Берлине и рулят местным подразделением. Гитлер потихоньку захватывает европейские страны, убивая тысячи людей. Тогда же в Coca-Cola GmbH возникает идея создать напиток из компонентов, доступных в стране. Так, например, при производстве сидра остаётся много яблочного жмыха. А в процессе сыроварения образуется побочная молочная сыворотка. Эти ингредиенты и легли в основу нового рецепта. Руководитель подразделения Макс Кайт даёт своим менеджерам команду придумать название для нового напитка, проявив при этом фантазию (Fantasie), на что менеджер по продажам Джо Книпп сразу восклицает — «Fanta!». На рынок Третьего Рейха выходит новый напиток жёлтого оттенка, который, впрочем, отличается по рецепту и вкусу от знакомого нам апельсинового. В источниках пишут, что компания Кока-Кола в Германии почти наверняка задействовала на своих заводах Фремдарбайтеров (Fremdarbeiter) и Остарбайтеров (Ostarbeiter) — военнопленных и захваченных гражданских, вывезенных из Европы с целью использования в качестве бесплатной или низкооплачиваемой рабочей силы. В 1955 году, через 10 лет после падения Гитлера, Coca-Cola перевыпускает лимонад Fanta, который активно рекламируется и продаётся в Европе, Азии, Южной Америке и Африке. Но не в США, поскольку головное подразделение заявляет, что якобы боится подорвать сильную рыночную позицию их флагманского напитка. Однако, уже через 5 лет, в 1960 году, головная компания Coca-Cola в США выкупает у немецкой Coca-Cola GmbH права на торговую марку Fanta. Напиток начинает массово продаваться, принося корпорации прибыль по сей день. Выводы предлагаю делать вам самим.#life Источники: 1. Coca Cola and the war 2. Why Do Foreigners Like Fanta So Much? 3. Fanta - Wikipedia

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