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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #559 · 19.09

Первые три сезона "Лучше звоните Солу" — один из самых антигероических сериалов, что я видел. Там нет совсем тяжёлой драмы как "Во все тяжкие", нет череды жестоких смертей как в "Игре престолов". Но весь сюжет о том, как герой постоянно пытается делать хорошие вещи, исправлять свои ошибки и помогать людям, и каждый раз из-за этого получает какой-то серьёзный ущерб: то лишится денег, то в тюрьму попадёт, то физически пострадает. Можно было бы смело использовать лозунг "Делай добро и беги". С четвертого сезона, правда, направление сюжета меняется (возможно, это связано с покупкой сериала Нетфликсом). Но вот до этого: прямо чёткая антиреклама честности и раскаяния. Кстати, уже третий сериал про юристов смотрю (ещё был Suits и How to Get Away with Murder). И не устаю поражаться тому, как много абсурда и отсутствия здравого смысла в юриспруденции. Допускаю, что это всё художественный вымысел для пущего эффекта, но основано то хоть в какой-то степени на реальных законах. Например, сторона, которая не права, может угрожать затягивать дело годами, и сторона, которая права, пойдёт на не слишком справедливую сделку. Или можно найти какую-то мелочь, которая чисто формально меняет ситуацию целиком. Вот такую аналогию придумал: представьте дверь с надписью "не входить". Ты берёшь и въезжаешь туда на роликах. С точки зрения здравого смысла очевидно, что ты нарушил указанный на двери запрет, потому что он говорит о необходимости не допустить присутствия человека в помещении. Но формально ты не вошёл, а въехал, и условный суд может не признать тебя виновным. Читал много лет назад про случай: покупатель засудил производителя холодильников, потому что в инструкции не было написано, что холодильник нельзя таскать на себе, а покупатель попытался и словил травму. Реально выиграл суд. "Кринж", как сейчас говорят. Не сомневаюсь, что достаточно хитрые люди паразитируют на этой кривой системе очень лихо. По крайней мере, США это страна очень вычурной и формализованной юстиции, и в США адвокаты в основном дорогие, их обучение полу-закрыто-элитарное (и тоже очень дорогое), и вообще у них там своя тусовка (если я правильно понял, за преступление адвоката судит тоже не обычный суд, а спец комиссия). Американцы, конечно, порой и сами стебутся над своим кверулянтством: вспомните хотя бы город юристов из "Трасса 60". Можно ли создать какую-то хорошую, но не такую абсурдную систему, при этом работоспособную? Всё-таки, там суды хотя бы работают, в отличие от, скажем так, некоторых других стран. И случаи победы простого человека над гигантской корпорацией или над государством действительно бывают. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #llava

当前筛选 #llava清除筛选
Илья AGI TV 🤖

@ilia_plasma · Post #148 · 08.10.2023 г., 12:16

Пока весь мир ждет доступа к новой модели со зрением GPT-4V(ision), опенсорс команда (пара азитов со степенью PhD из американских вузов) уже выпустили свой аналог и бесплатную версию #LLaVA (Large Language and Vision Assistant), которая выдает результат (не) хуже GPT4V и может работать локально. Вот такая скорость развития и конкуренции в этом новом #AI рынке. 🧠LLava - вебсайт 📄WhitePaper 🧬Github code 🔋Demo для потестить на своих дикпиках 🦒Colab (для запуска у себя на серваке)

Hashtags

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