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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #522 · 31.08

Криптобиржа SudoRare установила мировой рекорд по скоростному соскамливанию — пишут в интернетах. Всего за шесть часов с момента запуска организаторы собрали с лохов почти лям баксов и свалили в закат. Я адский хейтер крипты и могу часами рассказывать о том, почему мне не нравится, как человечество обошлось с этой технологией. Новости, вроде той, что выше, как, впрочем, и вполне серьёзные новости про появление вещей вроде NFT вызывают во мне смесь бессилия и истерики. Каждый день читаю что-то подобное, человечество долбанулось. Даже Дуров недавно написал про крипту и словил двадцать тысяч минусов, полностью отключив из-за этого реакции у себя на канале. Подумал о том, что можно оценивать вещь по тому, в каких сценариях и какие люди её используют. Например, хлеб едят в том числе преступники, и он позволяет им не умирать от голода и продолжать творить свои преступления — это плохо. Но хлеб едят и обычные люди, дети, старики, законопослушные. Суммарное добро от существования хлеба на много порядков превышает любое возможное зло от него. Двигаемся по шкале сложности оценки чуть дальше: видеоигры вызывают у детей и подростков зависимость, портят зрение и расшатывают нестабильную детскую психику. Но в то же время миллионам людей они позволяют получать удовольствие, расслабляться, проводить досуг. А многим ещё и зарабатывать. Причем, как на самих играх (киберспорт), так и на их создании. Ещё дальше на шкале будет оружие и, например, алкоголь. Уже нельзя однозначно сказать, являются ли эти вещи скорее добром или скорее злом. Так вот крипта за ~10 лет активного существования толком не принесла человечеству пользы. Хотя потенциал у технологии был, о децентрализованном свободном от корпораций интернете до сих пор пишут только в теоретических статьях (половина из которых критические). Однако вреда, обмана, мошенничества и просто пустого слива денег в унитаз очень много: начиная от заработков спекулянтов и заканчивая очередным криптостартапом, получающим миллионные инвестиции за страничку в Notion. Отдельные люди на этом наварились (чаще всего не сделав совершенно ничего полезного), и это только добавляет очков в минус, примерно по той же причине, по которой нельзя считать добром обогащение владельцев Кэшбери. Кажется, никакую технологию люди не умудрились использовать настолько бездарно, как крипту. Даже от ядерного оружия и автомобилей, при их очевидной деструктивности, есть польза. Есть ощущение, что это связано именно с периодом развития людской расы, а не конкретно с технологией: просто у нас уже очень много всего, и мы зажрались, бесимся с жиру. Если будет появляться что-то новое прорывное, судьба у него будет незавидная: не удивлюсь, если сильный ИИ посадят придумывать, как показать народу больше рекламы, а не как искать лекарство от рака. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

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