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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #59 · 30.06

Несколькими постами ниже я ругал Инстаграм за приторность и за навязывание модной попсовой функции. Но помимо реалистичности контента есть и другой аспект — средний возраст авторов. Я несколько раз листал Клипы ВК и вот теперь специально полистал для сравнения Instagram Reels. И вот что скажу: в Клипах по содержанию очень подростковый контент. Почти нет авторской мысли, чего-то красивого и оригинального. 10% туповатых пранков, 20% всяких кувырков на улице и 70% — школьницы, торгующие телом (Клипы просто переполнены этим). Это прям вот типичнейшая подборка для подростков на пике гормонального буйства — почти всё связано с сексом, немножко с ощущением себя крутым (кувырки на улицах — к слову сказать здесь авторы хотя бы что-то необычное умеют делать) и щепотка весьма глупых шуток, как правило связанных с унижением другого человека. В Reels ситуация совсем другая. Там приторный Инстаграм традиционно правит балом, но при всей цветастой вылизанности контент хотя бы взрослый: красивая природа, путешествия, горы. Довольно много экспериментов фотографов. Нередко экстремальный спорт. Стоит ли говорить, что музыкальный вкус авторов в подборе саундтрека тоже на порядок лучше, чем ВК? Конечно, можно подумать, что скорее всего система рекомендаций ВК работает плохо, а система рекомендаций Инстаграма хорошо. По другим рекомендациям это тоже видно: в тематических лентах ВК в основном ерунда, а дополнительная лента Инсты сносная (с поправкой на общую приторную специфику соцсети). Но это всё взаимосвязано: из-за рекомендаций взрослые люди видят много детского трэша и сами реже хотят что-то создавать на площадке. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #molmo

当前筛选 #molmo清除筛选
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