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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #613 · 29.10

Вернулся в #satisfactory после длинного перерыва. Не отпускает меня эта игра, слишком залипательно, невозможно остановиться. Хотел соорудить универсальную фабрику под всё, даже разработал неплохую схему: основная шина из параллельных конвейеров с разными видами ресурсов, в нужных местах от лент ответвления к сборочным линиям, а от линий обратно в шину уже новый ресурс. На бумаге выглядело хорошо, на практике очень утомительно строить и поддерживать, а ещё место быстро заканчивается даже на воде, где максимально открытые большие участки. Пришёл к решению: отдельные специализированные фабрики под каждый вид деталей, а между ними железнодорожная сеть с нужными ресурсами. Лёгким движением руки игра превратилась в железнодорожный симулятор — стрелки, секционные и путевые светофоры, погрузочные станции. Поезда сделаны классно, с прикольной анимацией, по виду это футуристичный монорельс (на скринах не один путь, а два параллельных в разные стороны). Пока не открыл доставку дронами, там должно быть ещё попроще (но полностью заменить железку они не смогут — пропускная способность не та). Дошёл до производства алюминия через добычу боксита. Впервые поймал себя на мысли, что не хочу вырубать красивый лес под фабрику, пусть даже и виртуальный, очень уж приятно смотрится. Построил в сторонке. На таких масштабах уже проявляются недостатки игры: не автоматизируются рутинные операции при строительстве (в отличие от того же Factorio), вид от первого лица и трёхмерность усложняют аккуратное размещение конструкций, прокладка путей с некоторыми багами. Но всё равно очень круто. 140 часов общее игровое время, больше чем Ведьмак 3 со всеми сайдами и дополнениями. Впереди обработка кварца, а потом — атомная энергетика. Ух. #games

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