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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #657 · 19.11

Лет десять назад мне очень нравилось всё, что делает и пишет Тёма Лебедев. Я с удовольствием читал "Ководство" и "Бизнес-линч". Мне импонировали его подходы к дизайну и к организации работы своей студии. Ещё я считал его человеком очень прямолинейным, который называет вещи своими именами и не боится высказываться не по шаблону. Когда я первый раз зашёл на сайт Студии Лебедева, увидел там слоган "Долго. Дорого. Ох**нно.", подумал ещё: "Ого, чувак прямо на своём официальном бизнес-сайте пишет не приторным рекламным языком, а что-то такое дерзкое." Потом на время перестал за ним следить, переключившись на другие источники. И вот в этих новых источниках в какой-то момент появился дискурс "Тёма Лебедев сошёл с ума и несёт какую-то ересь". Источники были в основном либерально-прозападные, я очень сильно им доверял и всецело без каких-либо сомнений принимал ту картину мира, которую они преподносят. Поэтому, не став вообще ничего смотреть и читать, что говорит Лебедев, я тоже совершенно чётко и однозначно принял для себя тезис "Лебедев сошёл с ума и несёт чушь". Если бы вы меня год назад спросили про Лебедева, я бы вам сказал: "Но ведь совершенно очевидно же, что Лебедев свихнулся и несёт херню". Это было частью объективной реальности вокруг меня, наряду с утверждениями "вода мокрая" и "солнце жёлтое". Как это совмещалось с тем, что прежде мне нравилось то, что делает и говорит Тёма? Никак. Кац, которого я активно смотрел, даже в одном из своих видео подробно пытался ответить на вопрос "Почему в целом неглупый Лебедев несёт чушь и высказывает какие-то нелиберальные и незападные идеи?". И ответом Каца было что-то в духе: "Это необъяснимо, скорее всего он один раз пошутил и сказал что-то пророссийское, шутка затянулась, теперь уже продолжает так говорить, чтобы сохранить лицо". Так себе объяснение, но я и его принял. За этот год на фоне известных событий мои взгляды претерпели много изменений. Я рефлексировал в себе этот вопрос, и когда-нибудь может напишу вам более подробно. Но Каца смотреть перестал почти сразу где-то в марте. Как минимум, либеральная идеология оказалась для меня несовместима с решением остаться в России, а я уезжать совсем не хочу. Тогда я для интереса посмотрел несколько роликов Лебедева и с удивлением обнаружил, что, во-первых, я согласен с 90% того, что он говорит. Ну вот прям дословно по некоторым пунктам (типа взгляды на взаимоотношения Европы с мигрантами или взгляды на ЛГБТ). И вообще у него удивительно близкая к моей система ценностей и представление о том, как люди должны себя вести. Во-вторых, он всё так же выглядит для меня просто чуваком, который прямым текстом называет вещи своими именами и открыто высказывает своё мнение по тем или иным вопросам, независимо от того, попадает ли это мнение в какую-либо идеологию или нет. Ну то есть я лет пять на полном серьёзе считал чела городским юродивым и был абсолютно уверен, что он задвигает безумную хрень, а чел всё это время говорил нормальные и правильные вещи (с моей точки зрения). Вместо того, чтобы самому сходить посмотреть на канал Тёмы, я посмотрел реакцию Каца на канал Тёмы и удовлетворился этим. Не будьте мной в этом вопросе. Независимо от вашей позиции на идеологическом компасе и от вашего отношения к упомянутым персонажам: формируйте своё мнение самостоятельно. P.S. Политические споры под этой записью запрещены, сразу бан. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #edgeai

当前筛选 #edgeai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8778 · 15.10.2025 г., 15:19

⚡️ Google представила Coral NPU - открытую платформу для создания умных ИИ-устройств на Эйдж девайсах Это полный стек для разработки локального искусственного интеллекта, который работает без облака и практически без задержек. Coral NPU - это новый тип нейропроцессора (Neural Processing Unit), созданный для умных гаджетов, IoT и носимых устройств. Можно обучать и запускать модели прямо на устройствах с низким энергопотреблением - от датчиков и дронов до мини-роботов и камер. Coral NPU позволяет делать это быстро и безопасно. 🧩 Врунти: - SDK и инструменты для TensorFlow Lite и ONNX - Компилятор, квантование и оптимизация моделей - Поддержка Python, C++ и микроконтроллеров Как это работает 1. Модель обучается (в TensorFlow / PyTorch). 2. Компилятор Coral NPU превращает её в оптимизированный код через MLIR → IREE → NPU binary. 3. Код работает прямо на устройстве, используя: - RISC-V (управляет задачами) - Векторные блоки( выполняют параллельные операции) - Матричные ускорители MAC (считают нейронные сети за милливатты энер)гии. Результат - ИИ-инференс с производительностью до 512 миллиардов операций в секунду, при этом устройство потребляет очень мало ресурсов и не передаёт данные в облако. Edge AI получает свою открытую архитектуру от Google. Подробнее: https://research.google/blog/coral-npu-a-full-stack-platform-for-edge-ai/ @ai_machinelearning_big_data #EdgeAI#GoogleResearch#CoralNPU#RISC_V#AIHardware

В 2023 мы с Айраной Монгуш и Давидом Дале сделали первый Тувинско-Русский ИИ переводчик — раньше Google и Яндекса. Опубликовали на конференции по машинному переводу WMT 2024. С тех пор я думал: а если без интернета? Прямо на телефоне? Взял Gemma3 1B, обучил на Colab, запустил на CPU. Вот скрин — живые переводы, ~500мс, без GPU. Модель пока сырая. Иногда галлюцинирует. Но когда попадает — попадает точно. Это работающая система. Дальше хочу добиться реального качества: — iOS через Core ML (моя основная среда) — 4-bit квантизация для мобильного — Правильно организовать "трубу" (пайплан) — основная проблема — Организовать более гибкий системный промпт (фью-шот промптинг) — Почистить датасет и обогатить синтетически — Сравнить несколько моделей — Выпустить офлайн-приложение для тувинцев 💬 Что сейчас работает для low-resource MT с ~300к парами? Интересно всё — архитектуры, трюки при обучении, способы улучшить качество на маленьком датасете. #NLP#Gemma3#iOS#CoreML#TuvanLanguage#EdgeAI#Google

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8689 · 04.10.2025 г., 15:05

✔️GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов. Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что: - Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов - Нет расходов на API - Дает доступ к Локальному GenAI 🔍 Основное - LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. - Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения. - Архитектура: Engine + Session • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений - Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.) - Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах: - LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве. - LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д. - LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения. 🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Google#LiteRT#LiteRTLM#GenAI#EdgeAI#OnDeviceAI#LLM

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65399 · 13.04.2026 г., 05:13

🚀 AI TRENDS | Bitcoin Mining Centralization and Edge AI Market Growth Projected Bitcoin mining is anticipated to become increasingly centralized, according to Alex Thorn, head of Galaxy Research. According to NS3.AI, Thorn's insights suggest a shift in the mining landscape, potentially impacting the decentralization that has been a hallmark of the cryptocurrency. Meanwhile, the edge AI market is expected to experience significant growth. Grand View Research forecasts that the market will expand from approximately $25 billion in 2025 to $119 billion by 2033, indicating a trend towards more localized AI applications. #BitcoinMining#Centralization#EdgeAI#MarketGrowth#Decentralization#AITrends#GalaxyResearch#NS3AI#GrandViewResearch#LocalizedAI#BTC