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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #55 · 26.06

Посмотрел несколько видео с канала "Все работы хороши" — там либо сам автор либо его агент устраивается на работу во всякие Пятёрочки, Макдаки, Фикспрайсы, а затем в подробностях рассказывает изнутри, что на самом деле происходит. Меня не пугает какая-то тяжёлая черновая работа. "Дуй на завод" для меня не шутка — мы с другом месяц проработали на заводе прямо в цеху в качестве практики. Но меня очень удивляет, что люди добровольно соглашаются на работу, где их за людей не считают: общаются грубо и неуважительно, систематически дают не связанные с рабочими обязанностями поручения, унижают, ни во что не ставят их права и личные потребности. Да, зарплаты одинаково высокими везде не могут быть, но человеческое отношение то хотя бы на элементарном уровне должно присутствовать? Окей, понятно, что число соискателей на эти работы, вероятно, много выше, чем количество предложений на рынка труда. Поэтому компании могут не запариваться с такой ерундой, как уважение к сотруднику. Интересно, что это только до тех пор, пока оно не становится выгодным. В айти, если начальник будет посылать программиста за сигами, тот просто уйдёт в другое место, бизнес потеряет работника и, как следствие, деньги. Но как только нормальное общение становится добровольным выбором, все эти системы идут по пути наименьшего сопротивления. Ещё показательно, что на канале только неквалифицированный труд. Представьте себе, если бы какой-то программист, знающий несколько языков (как я, хе-хе), устраивался бы на работы во всякие Яндексы и ВКонтакты, а потом рассказывал бы, как оно изнутри. Не о закрытых NDA вещах, конечно, а в целом о структуре: о бестолковых менеджерах, заставляющих делать хрень, об элементарных фичах, проходящих энтерпрайз-дебри по полгода, о добровольно-принудительных переработках и так далее. Была бы бомба — миллионы просмотров, геометрический рост популярности, Дудь курит в сторонке. Но это всё не реалистично. Во-первых, даже очень крутой спец не всегда пройдёт собеседование: где-то по стеку не подойдёт, где-то по софтскиллам не понравится, где-то ещё что-то. Во-вторых, для самого программиста это карьерное самоубийство, поэтому нужно уже быть богатым человеком с пассивным источником дохода. В-третьих, корпорации более внимательны к сохранению своей тайны и могут найти способ засудить даже без прямого нарушения NDA. И почти в любой квалифицированной сфере будет так: сложно, репутационно-дорого, много издержек. Наверное, в этом и отличие. Когда-то давно я высказывал такое видение — лично у меня чья-то работа вызывает тем больше уважения, чем дольше лично мне с нуля прокачаться до уровня хотя бы прохождения собеседования или другой начальной стадии (получения первого клиента, если речь про бизнес или самозанятость). Так что, можете прикинуть про свою работу тоже — как много обучения требуется для её выполнения. Если мало или совсем не требуется — может, это повод подумать. #life

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