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: #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