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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #680 · 5.12

Фантасты любят изображать подводные города и всяких подводных жителей. Начиная от Звездных Войн с гунганами, и заканчивая новыми фильмами по комиксам (и их первоисточниками): в DC есть Атлантида, в Марвел вот ввели Талокан (который в комиксах вроде бы тоже буквально Атлантида). И там и там появление подводных людей объясняется как-то так: были обычные наземные люди, потом с ними что-то случилось, воздействие какой-то фигни, они, дескать, мутировали и стали жить под водой. У меня в такие моменты отключается приостановка неверия. Ну не может существо с похожим на человеческое телом постоянно жить под водой. Дерек Кюнскен в книге "Квантовый волшебник", о которой я вам рассказывал, описывает людей, генетически измененных для постоянной жизни в океане. Во-первых, у них нет подвижных век, потому что глаза не нужно смачивать. Крупная относительно тела голова, глаза огромные, чешуя. Во-вторых, хвост вместо ног. И правда, если существа не опираются на поверхность, у них нет необходимости в ногах. Да, по сюжету они изредка выходят на сушу. Тут мы можем для примера посмотреть на животных, которые дышат атмосферным кислородом, но чье тело биомеханически приспособлено к воде: морские котики, тюлени, моржи, пингвины итд. Они на земле довольно неуклюжи, могут разве что медленно переваливаться. В-третьих, люди-рыбы у Кюнскена не используют звуковую речь и общаются колебаниями электромагнитного поля. Обычным людям по сюжету приходится применять специальные синтезаторы голоса, чтобы общаться с амфибиями. Ну и конечно никакой речи не может идти о присутствии рыболюдей на суше и использовании ими человеческих инструментов и инфраструктуры. Их транспортируют в больших чанах с водой под давлением, и такие же делают отсеки в космических кораблях, где они нужны (там в книге эти рыбы могут выдерживать большие перегрузки и поэтому служат пилотами на истребителях). А в фильмах существа с ногами и веками живут постоянно в воде, в темноте и холоде, не имея удобного для передвижения и коммуникации тела. Не верю! Даже по меркам киносказок. Верю в подводный город Восторг из первого Bioshock, в котором просто построенные на дне дома с атмосферой для людей. Там в процессе игры постоянно ощущаешь, насколько чужеродна для человека толща океана вокруг, и как много усилий пришлось приложить инженерам, чтобы сдержать чудовищное давление и обеспечить какую-то возможность передвигаться и вести свою деятельность. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #gemma3

当前筛选 #gemma3清除筛选

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

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15348 · 20.12.2025 г., 12:00

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk