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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #599 · 17.10

WSJ разобрал внутренние документы Meta (признана экстремистской в России) и опубликовал отчёт по виар-направлению, из которого следует, что всё плохо. Количество уникальных пользователей Horizon Worlds более чем в два раза меньше, нежели планировалось к концу этого года. Возвращаемость очень низкая. Более половины купленных VR-очков Quest пылятся на полках (у меня не Quest, но тоже пылится). Большинство миров ни разу не посещено, и только 9% посещено хотя бы пятьюдесятью людьми. Расходы рекламодателей снижаются, акции компании за год упали на 62%. Тут возможны два варианта: 1. Цукерберг гений, а падение лишь временное перед мощным скачком вверх. В какой-то момент и платформу допилят, и критическая масса людей наберётся, и мы все очень быстро переместимся в виар. 2. Цукерберг сделал плохую ставку, но не готов (пока) это признать. Виар высосет из компании ещё больше ресурсов, но никакого значимого изменения не будет. Надо сказать, что и привязка к Фейсбуку не идёт этой теме на пользу. Даже в англоязычном мире отношение к ФБ неоднозначное. Много было скандалов с воровством данных и всякими нелепыми банами. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mdl

当前筛选 #mdl清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15271 · 05.11.2025 г., 12:30

#cplusplus#arm#baidu#deep_learning#embedded#fpga#mali#mdl#mobile#mobile_deep_learning#neural_network Paddle Lite is a lightweight, high-performance deep learning inference framework designed to run AI models efficiently on mobile, embedded, and edge devices. It supports multiple platforms like Android, iOS, Linux, Windows, and macOS, and languages including C++, Java, and Python. You can easily convert models from other frameworks to PaddlePaddle format, optimize them for faster and smaller deployment, and run them with ready-made examples. This helps you deploy AI applications quickly on various devices with low memory use and fast speed, making it ideal for real-time, resource-limited environments. It also supports many hardware accelerators for better performance. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite