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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #604 · 21.10

Сегодня вышла игра Gotham Knights по комиксам DC. В самой игре, судя по всему, ничего интересного нет. Как минимум, она кооперативная — для полноценного экспириенса нужно иметь друзей, которые играют в ту же игру, и проходить её с ними по сети, выделив одновременно (!) по несколько свободных часов каждому. Ещё и чтобы были доступны сетевые сервера из тех стран, где вы все живёте. Множество невыполнимых условий, особенно для русского 30+. Но была забавная ситуация — неделю назад в Дискорде разработчики игры сказали, что она не будет поддерживать частоту больше 30 fps даже на консолях нового поколения. Из-за этого игроки начали массово отменять предзаказы, писали об этом в Твиттере, поехала цепная реакция. Как минимум несколько сотен отмен было, потом ещё и отдельный опрос на крупном форуме, который показывал, что игру не собираются покупать в том числе и те, кто до этого хотел. Лично мне загоны про fps всегда казались странными. Я вижу отличия между 30 и 60, но не сказал бы, что эта разница имеет для меня хоть какое-нибудь заметное значение. Наверное для киберспорта важно, но для получения удовольствия от казуального мультика не критично. Мне скорее стало интересно: вот эту сотрудницу Warner Bros. Montreal, после сообщения которой начались отмены предзаказов — её же наверняка боссы поругают за потерю некоторой доли прибыли, может даже премии лишат. Следовало ли ей так говорить? Да, она сказала правду, но, уверен, этот вопрос можно было бы как-то обойти. Думаю, игроки уже после запуска не особо обратили бы внимание на fps, и уж точно не такой процент людей стал бы закрывать игру, удалять её и возвращать деньги. Вроде бы принцип "Нужно быть честным и говорить о своём продукте правду" — это хорошо и правильно. Тем не менее, в реальной жизни следует учитывать ещё и, например, что ваши потребители могут быть истеричками. Отсюда и появляются все эти политически-обтекаемые ответы на вопросы, в которых на самом деле нет никакой сути. У Азимова в "Основании" описан специальный лингвоматематический набор уравнений, через которые можно пропустить любой текст так, чтобы остался только настоящий смысл этого текста без воды. И там как раз речь одного политического посла пропустили, получился на выходе пустой лист. Вот так нужно разговаривать с толпой :) #games

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #mlx

当前筛选 #mlx清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15143 · 14.09.2025 г., 12:00

#python#llms#mlx MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed. https://github.com/ml-explore/mlx-lm

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14655 · 01.05.2025 г., 13:30

#typescript#electron#llama#llms#lora#mlx#rlhf#transformers Transformer Lab is a free, open-source tool that lets you easily work with large language models on your own computer, offering one-click downloads for popular models like Llama3 and Mistral, fine-tuning across different hardware (including Apple Silicon and GPUs), and features like chatting, training, and evaluating models through a simple interface—saving you from complex setups like CUDA or Python version issues[1][2][5]. https://github.com/transformerlab/transformerlab-app

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15614 · 13.04.2026 г., 11:30

#typescript#ai#cuda#mlx#qwen3_tts#qwen3_tts_ui#voice_ai#voice_clone#whisper Voicebox is a free, open-source voice synthesis studio that lets you clone voices, generate speech in 23 languages, and apply audio effects—all running privately on your computer. You can create realistic voice clones from just seconds of audio, use five different text-to-speech engines for different needs, add effects like reverb and pitch shift, and build multi-voice projects with a timeline editor. The key benefit is complete privacy: your voice data and AI models never leave your machine, unlike cloud-based alternatives. It also includes an API for building voice-powered applications and works across Mac, Windows, and Linux with GPU acceleration support. https://github.com/jamiepine/voicebox

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14684 · 08.05.2025 г., 12:00

#python#apple_silicon#audio_processing#mlx#multimodal#speech_recognition#speech_synthesis#speech_to_text#text_to_speech#transformers MLX-Audio is a powerful tool for converting text into speech and speech into new audio. It works well on Apple Silicon devices, like M-series chips, making it fast and efficient. You can choose from different languages and voices, and even adjust how fast the speech is. It also includes a web interface where you can see audio in 3D and play your own files. This tool is helpful for making audiobooks, interactive media, and personal projects because it's easy to use and provides high-quality audio quickly. https://github.com/Blaizzy/mlx-audio

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