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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #68 · 3.08

Теперь статья попала в "Лучшие материалы за неделю". Приятно. Очень крутой экспириенс от VC в итоге. Но, как некоторые заметили, у меня довольно кликбейтная тема, не думаю что там зашла бы статья с обзором колонки или личным мнением в сфере урбанистики. Тем временем, продолжаю поиски формата для себя. Отбросил вариант с Instagram Reels — я полистал пару недель и надоело. Очень однообразные вещи там, с одинаковой музыкой, некоторые повторяются. Видно, что алгоритмы работают топорно: 90% контента это просто популярные ролики из небольшого количества заданных категорий, а 10% это попытка вмешать случайные непопулярные ролики из тех же категорий. Качество проваливается мгновенно. Снимают, например, на крутом популярном видео вид на горы: там и цветкор, и чистота картинки, и динамика, и композиция. На непопулярном видео тоже вид на горы: скучный однообразный с телефона, без смены ракурса, без синхронизации с музыкой итд. Всё-таки не просто так популярные вещи таковыми становятся. Ну и вертикальность, опять же. Многие стали считать, что это якобы удобно, и тут я бы сказал про конспирологическое смещение "Окна Овертона", но на самом деле Стокгольмский Синдром, конечно же. У нас нет выбора в современном интернете, и мы пытаемся убеждать себя, что вертикальное видео это нормально, раз его записывают и смотрят на телефоне. Пожалуй, всерьёз я не попробовал только подкасты и дорогие ютубные видео. Я уверен, что последние оправдают мои ожидания: и система рекомендаций и качество контента на ютубе пока что выше, чем на всех остальных UGC-порталах. Ладно, на VC и Хабре ещё выше, но уж очень узкоспециализировано. Текстовые же порталы широкого профиля или помойка (Дзен) или мертвы и заброшены своими владельцами (ЖЖ, Teletype). Но у меня совершенно нет времени на такой продакшен, которого требует ютуб. Ни по вечерам, ни по выходным, ни в отпуске. Я смогу выпускать 1 видео в полгода, в таком ритме каналы не выживают. С подкастами другое дело — помимо понятной проблемы (невозможно рассказывать ни о чём, что требует визуала) — даже если у меня получится говорить интересно и записывать это качественно, никакой единой экосистемы для них так и не появилось. Кто-то слушает в Apple, кто-то в Яндекс.Музыке, кто-то даже ВКонтакте. Учитывая, что мне, как автору, интереснее всего обратная связь — собирать её с 10 площадок будет крайне муторно. Но одно ясно — Телеграм идёт сильно ниже ожиданий, так что этот канал рано или поздно будет закрыт, простите. Наверное, глупо было игнорировать тот факт, что я сам не читаю другие каналы, а значит мне или неудобно, или скучно, или и то и другое. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper