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 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